Scikit-learn 是一个开源的 Python 库，用于数据挖掘和数据分析。它提供了多种机器学习算法的实现，包括分类、回归、聚类和降维等。

特点

  • 简单易用：Scikit-learn 提供了大量的数据预处理、特征提取和机器学习算法，使得用户可以轻松地实现复杂的机器学习任务。
  • 性能高效：Scikit-learn 使用高效的 NumPy 库进行数值计算，保证了算法的高性能。
  • 可扩展性强：Scikit-learn 支持多种机器学习算法，可以方便地扩展和定制。

常用算法

  • 分类：逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等。
  • 回归：线性回归、岭回归、LASSO 回归等。
  • 聚类：K-means、层次聚类等。
  • 降维：主成分分析、线性判别分析等。

示例

以下是一个使用 Scikit-learn 进行逻辑回归分类的简单示例：

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

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = 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=0.3, random_state=42)

# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

更多信息

想要了解更多关于 Scikit-learn 的信息，请访问 Scikit-learn 官方网站。

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