Scikit-learn 是一个开源的机器学习库，它提供了丰富的机器学习算法，包括分类、回归、聚类等。Scikit-learn 的代码清晰、文档详尽，非常适合初学者和研究人员使用。
主要功能
- 分类：支持多种分类算法，如逻辑回归、支持向量机、决策树等。
- 回归：提供线性回归、岭回归、Lasso 回归等多种回归算法。
- 聚类：支持 K-means、层次聚类等多种聚类算法。
- 降维：提供 PCA、t-SNE 等降维算法。
- 模型选择：支持交叉验证、网格搜索等模型选择方法。
快速开始
要开始使用 Scikit-learn，首先需要安装它。您可以通过以下命令进行安装：
pip install scikit-learn
安装完成后，您可以创建一个简单的分类器来识别手写数字：
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 加载数据集
digits = load_digits()
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 评估模型
print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))
学习资源
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