Scikit-learn 简介

Scikit-learn 是一个开源机器学习库，用于 Python 编程语言。它提供了许多常用的机器学习算法，包括分类、回归、聚类、降维等。Scikit-learn 非常易于使用，并且有着良好的文档支持。

主要功能

分类：支持多种分类算法，如逻辑回归、支持向量机、决策树等。
回归：包括线性回归、岭回归、LASSO 回归等。
聚类：提供 K-Means、层次聚类、DBSCAN 等聚类算法。
降维：包括 PCA、t-SNE 等降维技术。

安装

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

pip install scikit-learn

示例

以下是一个使用 Scikit-learn 进行分类的简单示例：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 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=0.3, random_state=42)

# 创建分类器
clf = RandomForestClassifier()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 评估模型
print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))

扩展阅读

更多关于 Scikit-learn 的信息，请访问官方文档：Scikit-learn 官方文档