Scikit-Learn 简介

Scikit-Learn 是一个开源的机器学习库，旨在提供简单、可扩展的机器学习算法，以便于数据挖掘和数据分析。它基于 Python 编写，并且可以与 NumPy、SciPy 和 Matplotlib 等库无缝集成。

特点

简单易用：Scikit-Learn 提供了大量的机器学习算法，包括分类、回归、聚类和降维等。
高度可扩展：Scikit-Learn 支持多种数据格式，可以轻松地处理大规模数据集。
可视化：Scikit-Learn 与 Matplotlib 等库集成，可以方便地进行数据可视化。

安装

pip install scikit-learn

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)

# 预测
predictions = knn.predict(X_test)

# 评估模型
print(f"Accuracy: {knn.score(X_test, y_test)}")

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Scikit-Learn 的信息，可以访问我们的Scikit-Learn 教程页面。