Scikit-learn 是一个强大的机器学习库，它提供了简单而高效的工具，可以帮助数据科学家快速进行模型训练、预测和分析。以下是关于 Scikit-learn 的一些基础知识：

简介

Scikit-learn 是基于 Python 编写的，广泛用于数据挖掘和数据分析。它包含了许多机器学习算法的实现，包括分类、回归、聚类、降维等。

安装

要在您的 Python 环境中安装 Scikit-learn，可以使用 pip 工具：

pip install scikit-learn

示例

以下是一个使用 Scikit-learn 进行简单分类任务的示例：

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


iris = load_iris()
X, y = iris.data, 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 KNN 分类器实例
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
predictions = knn.predict(X_test)

# 查看准确率
accuracy = knn.score(X_test, y_test)

资源

更多关于 Scikit-learn 的信息，您可以参考以下资源：

希望这些信息对您有所帮助！

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