Scikit-learn 是一个强大的 Python 库，用于数据挖掘和数据分析。它提供了丰富的工具和算法，可以帮助你轻松地进行机器学习任务。

Installation

首先，确保你已经安装了 Python。然后，可以使用 pip 来安装 Scikit-learn：

pip install scikit-learn

Basic Usage

Scikit-learn 提供了多种算法，例如：

  • 分类 (Classification): 用于预测离散标签
  • 回归 (Regression): 用于预测连续值
  • 聚类 (Clustering): 用于将数据点分组

Classification Example

以下是一个简单的分类示例，使用逻辑回归模型来预测数字的手写识别：

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
digits = load_digits()
X, y = digits.data, digits.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)

# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression(max_iter=200)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

更多内容，请访问我们的 Scikit-learn 文档。

Useful Resources

Image Gallery

Here are some examples of handwritten digits:

handwritten_digit
handwritten_digit_2
handwritten_digit_3