scikit-learn 教程：机器学习实战入门 🚀

欢迎来到 scikit-learn 教程！这是一个用 Python 实现的机器学习库，适合初学者和进阶开发者。💡

为什么选择 scikit-learn？

• 📌 简洁易用的 API，快速上手
• 🧠 支持监督学习、无监督学习、预处理等核心功能
• 📊 内置多种经典算法（如线性回归、K-Means、决策树等）
• 🧪 丰富的示例和文档，适合动手实践

快速入门示例

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 加载数据集
data = load_iris()
X = data.data
y = data.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=0.2)

# 训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
predictions = model.predict(X_test)
print(predictions)

适用场景 🌟

• 📈 数据分析与特征工程
• 🧩 模型构建与调优
• 📖 教学演示（如分类、回归任务）
• 📚 扩展阅读：scikit-learn 官方文档

小贴士 📝

1. 使用 pip install scikit-learn 安装库
2. 搭配 Jupyter Notebook 更方便调试
3. 掌握 sklearn.model_selection 模块的交叉验证技巧

需要更多实战案例？点击 scikit-learn 教程实战篇 深入学习！