Scikit-Learn 是一个开源机器学习库,广泛用于数据挖掘和数据分析。它提供了各种机器学习算法的实现,包括分类、回归、聚类和降维等。
主要特点
- 简单易用:Scikit-Learn 的 API 设计简洁直观,易于上手。
- 功能丰富:提供了多种常用的机器学习算法。
- 高效:Scikit-Learn 在底层使用了 NumPy 和 SciPy 等库,具有高性能。
使用示例
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.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 KNN 分类器
knn = KNeighborsClassifier()
# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)
# 评估模型
accuracy = knn.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)
学习资源
想要了解更多关于 Scikit-Learn 的信息,可以参考以下资源:
- Scikit-Learn 官方文档
- Scikit-Learn 中文文档 (更多详细内容请访问本站)
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