Scikit-Learn 教程

Scikit-Learn 是 Python 中最受欢迎的机器学习库之一。它提供了大量的机器学习算法和工具，可以帮助我们轻松地进行数据分析和建模。

安装 Scikit-Learn

在开始之前，确保你已经安装了 Scikit-Learn。你可以使用以下命令进行安装：

pip install scikit-learn

基础概念

Scikit-Learn 提供了多种机器学习算法，包括分类、回归、聚类等。以下是一些基础概念：

特征：输入数据的属性，例如年龄、收入等。
标签：输出数据的属性，例如类别、数值等。
模型：用于预测或分类的算法。

示例：鸢尾花分类

让我们通过一个简单的例子来了解 Scikit-Learn 的使用。我们将使用鸢尾花数据集进行分类。

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

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = 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=0.2, random_state=42)

# 创建模型
knn = KNeighborsClassifier()

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测
predictions = knn.predict(X_test)

# 评估模型
print(f"Accuracy: {knn.score(X_test, y_test)}")

扩展阅读

想要了解更多关于 Scikit-Learn 的内容，可以访问我们的 Scikit-Learn 官方文档。

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