Scikit-learn 是一个强大的机器学习库，广泛用于数据挖掘和数据分析。它提供了丰富的算法来处理各种机器学习任务，如分类、回归、聚类等。

安装 Scikit-learn

您可以通过以下命令安装 Scikit-learn：

pip install scikit-learn

示例

假设您有一个包含用户年龄和购买历史的 DataFrame，您想要预测用户是否会购买某产品。以下是一个简单的例子：

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


X = df[['age', 'history']]
y = df['purchase']

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()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
predictions = model.predict(X_test)

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

相关资源

如果您想要了解更多关于 Scikit-learn 的信息，可以访问以下链接：

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