Scikit-learn 文档社区

Scikit-learn 是一个开源的机器学习库，它提供了许多强大的机器学习算法。以下是一些关于 Scikit-learn 文档社区的信息。

安装指南

要安装 Scikit-learn，可以使用以下命令：

pip install scikit-learn

快速开始

Scikit-learn 提供了多种机器学习算法，以下是一些常见的算法：

分类算法：例如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。
回归算法：例如线性回归（Linear Regression）、岭回归（Ridge Regression）等。
聚类算法：例如 K-均值（K-Means）、层次聚类（Hierarchical Clustering）等。

社区资源

Scikit-learn 社区提供了丰富的资源，包括：

官方文档 - 详细介绍了 Scikit-learn 的使用方法和算法。
用户论坛 - 用户可以在这里提问和讨论。
GitHub 仓库 - 源代码和贡献指南。

示例

以下是一个使用 Scikit-learn 进行线性回归的简单示例：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建一个线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit([[1, 2], [3, 4], [5, 6]], [1, 2, 3])

# 预测
print(model.predict([[7, 8]]))