Scikit-Learn Python 教程

Scikit-Learn 是一个强大的 Python 机器学习库，提供了丰富的算法和工具来帮助您进行数据分析和建模。

快速入门

1. 安装 Scikit-Learn 使用 pip 安装 Scikit-Learn:

   pip install scikit-learn
   

2. 导入库 在您的 Python 脚本中导入必要的库:

   import numpy as np
   from sklearn import datasets, neighbors
   

3. 加载数据集 Scikit-Learn 提供了多个内置数据集，例如：

   iris = datasets.load_iris()
   

4. 创建模型 使用 K 近邻算法创建一个分类器:

   knn = neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
   

5. 训练模型 使用数据集的一部分来训练模型:

   knn.fit(iris.data, iris.target)
   

6. 预测 使用模型进行预测:

   prediction = knn.predict([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]])
   print(prediction)
   

深入学习

• Scikit-Learn 官方文档
• Scikit-Learn 示例教程

图像示例

中心位置展示一个简单的机器学习模型：