Scikit-learn 是一个强大的机器学习库，提供了许多常用的机器学习算法。以下是一些基础的 Scikit-learn 教程内容。

安装 Scikit-learn

首先，您需要安装 Scikit-learn。可以通过以下命令进行安装：

pip install scikit-learn

数据加载

Scikit-learn 提供了多种数据加载方式，例如从文件、URL 等加载数据。

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()

模型选择

Scikit-learn 提供了多种机器学习模型，例如：

  • 线性回归
  • 决策树
  • 随机森林
  • 支持向量机
  • 神经网络

以下是一个使用决策树模型的例子：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(iris.data, iris.target)

评估模型

评估模型通常使用准确率、召回率、F1 分数等指标。

from sklearn.metrics import accuracy_score

y_pred = clf.predict(iris.data)
print("Accuracy:", accuracy_score(iris.target, y_pred))

机器学习项目实践

为了更好地理解和应用 Scikit-learn，您可以参考以下项目：

Scikit-learn