Scikit-Learn 是一个强大的 Python 库，用于数据分析和机器学习。它提供了各种算法和工具，可以用于数据预处理、特征提取、模型训练和评估等。
安装 Scikit-Learn
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
自动机器学习
自动机器学习（Automated Machine Learning，简称 AutoML）是一种利用算法来自动化机器学习流程的技术。它可以帮助您快速构建和优化模型，而无需深入了解机器学习。
Scikit-Learn 提供了以下 AutoML 工具：
- AutoSklearn: 一个基于 Scikit-Learn 的自动机器学习库。
- Scikit-Optimize: 一个用于模型超参数优化的库。
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, y = iris.data, 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)
# 创建模型
model = RandomForestClassifier()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 评估模型
score = model.score(X_test, y_test)
print(f"模型准确率: {score:.2f}")
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：
