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快速入门

  1. 安装 Python：确保你的计算机上安装了 Python。你可以从 Python 官网 下载并安装最新版本的 Python。
  2. 学习基础：熟悉 Python 的基本语法和数据结构，如列表、字典、循环和函数。
  3. 选择库：根据你的需求选择合适的库，例如 NumPy、Pandas、Matplotlib 和 Scikit-learn。

实践案例

以下是一个简单的机器学习案例，使用 Python 和 Scikit-learn 库进行分类任务。

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=0.2, random_state=42)

# 创建随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
predictions = clf.predict(X_test)

# 评估模型
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print(f"模型准确率: {accuracy:.2f}")

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