Scikit-Learn Tutorial

Scikit-Learn 是一个强大的机器学习库，它提供了多种数据挖掘和数据分析的工具。在这个教程中，我们将学习如何使用 Scikit-Learn 进行基本的数据分析和模型构建。

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

导入库

在 Python 中，我们通常首先导入必要的库：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

数据准备

假设我们有一个包含性别、年龄和收入的数据集，我们想要预测一个人是否是高收入者。

data = pd.DataFrame({
    'Gender': ['Male', 'Female', 'Female', 'Male', 'Male'],
    'Age': [25, 30, 45, 22, 35],
    'Income': [50000, 70000, 120000, 30000, 90000]
})

X = data[['Gender', 'Age']]
y = data['Income'] > 80000

特征编码

由于 Scikit-Learn 的模型无法直接处理非数值型的特征，我们需要将这些特征进行编码。

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

label_encoder = LabelEncoder()
X['Gender'] = label_encoder.fit_transform(X['Gender'])

划分数据集

接下来，我们将数据集划分为训练集和测试集。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

训练模型

现在我们可以使用逻辑回归模型来训练我们的数据。

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

预测

最后，我们可以使用训练好的模型来预测新的数据。

new_data = pd.DataFrame({
    'Gender': ['Male', 'Female'],
    'Age': [28, 40]
})

new_data['Gender'] = label_encoder.transform(new_data['Gender'])
predictions = model.predict(new_data)

扩展阅读

想要了解更多关于 Scikit-Learn 的知识，您可以访问我们的 Scikit-Learn 官方文档。

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希望这个教程能帮助您入门 Scikit-Learn！