Scikit-Learn 数据分析教程

Scikit-Learn 是 Python 中一个强大的机器学习库，非常适合初学者和专业人士。以下是一些关于 Scikit-Learn 数据分析的基础教程。

安装 Scikit-Learn

在开始之前，确保你已经安装了 Scikit-Learn。如果没有，可以通过以下命令安装：

pip install scikit-learn

基础教程

1. 数据加载与预处理

   • 使用 load_iris() 函数加载数据集。
   • 使用 train_test_split() 函数将数据集分为训练集和测试集。

2. 选择模型

   • Scikit-Learn 提供了多种机器学习模型，如 LinearRegression、DecisionTreeClassifier 等。

3. 模型训练与评估

   • 使用 fit() 方法训练模型。
   • 使用 score() 方法评估模型性能。

4. 模型预测

   • 使用 predict() 方法进行预测。

资源链接

更多关于 Scikit-Learn 的教程和资源，请访问以下链接：

• Scikit-Learn 官方文档
• Scikit-Learn 教程

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