Scikit-learn 是一个开源的机器学习库，广泛用于数据挖掘和数据分析。它提供了多种机器学习算法，包括分类、回归、聚类等，并且易于使用。

主要特点

  • 丰富的算法库：Scikit-learn 提供了多种机器学习算法，包括支持向量机、随机森林、梯度提升树等。
  • 易于使用：Scikit-learn 的 API 设计简洁，易于上手。
  • 高效的实现：Scikit-learn 使用了 NumPy 和 SciPy 库，提供了高效的数值计算能力。

安装

要安装 Scikit-learn，可以使用 pip：

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.ensemble import RandomForestClassifier

# 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=0.3, random_state=42)

# 创建分类器
classifier = RandomForestClassifier(n_estimators=100)

# 训练模型
classifier.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = classifier.predict(X_test)

# 评估
accuracy = classifier.score(X_test, y_test)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

扩展阅读

更多关于 Scikit-learn 的信息，可以访问 Scikit-learn 官方文档。

Scikit-learn