Scikit-Learn 是一个开源的 Python 库，用于数据挖掘和数据分析。它提供了各种机器学习算法，包括分类、回归、聚类等，是数据科学家和机器学习工程师的常用工具。

主要功能

  • 分类：支持多种分类算法，如逻辑回归、支持向量机、随机森林等。
  • 回归：包括线性回归、岭回归、Lasso 回归等多种回归算法。
  • 聚类：支持 K-Means、层次聚类等聚类算法。
  • 降维：包括 PCA、t-SNE 等降维方法。
  • 模型选择：提供了交叉验证、网格搜索等模型选择工具。

安装

pip install scikit-learn

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
iris = load_iris()
X, y = iris.data, 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)

# 创建随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 评估模型
print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))

更多资源

如果您想了解更多关于 Scikit-Learn 的信息，可以访问我们的官方网站：Scikit-Learn 官网

图片展示

Scikit-Learn Logo