Scikit-Learn 入门指南

Scikit-Learn 是一个强大的机器学习库，用于数据挖掘和数据分析。它提供了许多机器学习算法的实现，并且易于使用。以下是一些入门指南，帮助您开始使用 Scikit-Learn。

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

数据准备

在开始之前，确保您有一个合适的数据集。Scikit-Learn 提供了一些常用的数据集，例如：

Iris 数据集：用于分类任务。
Digits 数据集：用于分类任务。
Boston 房价数据集：用于回归任务。

您可以使用以下代码加载数据集：

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()

选择算法

Scikit-Learn 提供了多种机器学习算法，包括：

分类算法：例如决策树、随机森林、支持向量机等。
回归算法：例如线性回归、岭回归等。
聚类算法：例如 K-Means、层次聚类等。

您可以根据您的任务选择合适的算法。

模型训练

以下是一个简单的模型训练示例：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建模型
clf = DecisionTreeClassifier()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
score = clf.score(X_test, y_test)
print(f"模型准确率: {score:.2f}")

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Scikit-Learn 的内容，可以访问以下链接：