Scikit-Learn Documentation

Scikit-Learn 是一个强大的机器学习库，它提供了各种机器学习算法的实现。以下是一些关于 Scikit-Learn 的基础教程。

快速入门

1. 安装 Scikit-Learn

   • 使用 pip 安装：pip install scikit-learn

2. 基本使用

   • 导入库：from sklearn.datasets import load_iris
   • 加载数据集：data = load_iris()
   • 数据预处理：数据分割、特征选择等

算法示例

决策树

1. 创建模型

   • from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
   • clf = DecisionTreeClassifier()

2. 训练模型

   • clf.fit(X_train, y_train)

3. 预测

   • predictions = clf.predict(X_test)

支持向量机

1. 创建模型

   • from sklearn.svm import SVC
   • svm = SVC()

2. 训练模型

   • svm.fit(X_train, y_train)

3. 预测

   • predictions = svm.predict(X_test)

学习资源

想要深入了解 Scikit-Learn，可以参考以下资源：

• Scikit-Learn 官方文档
• Scikit-Learn 社区

Decision Tree

Support Vector Machine