Scikit-Learn 机器学习分类教程

本文将为您介绍如何使用 Scikit-Learn 库进行机器学习分类。Scikit-Learn 是一个非常流行的机器学习库，它提供了大量的算法和工具，可以帮助我们进行数据分析和建模。

基础概念

在开始之前，我们需要了解一些基础概念：

特征（Feature）：用于描述数据的属性。
标签（Label）：用于表示数据的类别或目标值。
模型（Model）：通过学习数据来预测新数据的方法。

创建分类器

以下是一个简单的示例，演示如何使用 Scikit-Learn 创建一个分类器：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建分类器实例
classifier = KNeighborsClassifier()

# 训练模型
classifier.fit(X_train, y_train)

# 预测
predictions = classifier.predict(X_test)

# 评估
print(classifier.score(X_test, y_test))

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Scikit-Learn 的内容，可以访问我们网站的 Scikit-Learn 教程。

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