Scikit-learn 是一个开源的机器学习库，广泛应用于数据挖掘和数据分析。它提供了多种机器学习算法，包括分类、回归、聚类等。以下是 Scikit-learn 的基本介绍和一些常用功能。

安装

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

常用算法

Scikit-learn 提供了多种机器学习算法，以下是一些常用的算法：

  • 分类算法：逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。
  • 回归算法：线性回归、岭回归、Lasso 回归等。
  • 聚类算法：K-均值、层次聚类、DBSCAN 等。

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


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
print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Scikit-learn 的信息，可以访问以下链接：

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