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:

图片展示

<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/Scikit-Learn_logo/" alt="Scikit-Learn_Logo"/></center>