ml_tutorials/scikit-learn

Scikit-learn 是一个强大的机器学习库，它提供了大量的算法和工具来支持数据挖掘和数据分析。以下是 Scikit-learn 的几个关键特点：

特点

算法多样：提供了多种机器学习算法，包括分类、回归、聚类和降维等。
易于使用：API 简洁直观，易于学习和使用。
数据预处理：提供了丰富的数据预处理工具，包括数据清洗、特征选择和转换等。
集成其他库：可以与其他 Python 数据分析库（如 NumPy、Pandas 和 Matplotlib）无缝集成。

示例

假设你想要使用 Scikit-learn 的分类算法来预测某个数据集中的类别，你可以按照以下步骤进行：

导入必要的库：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

加载数据：

X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5], [5, 6]])
y = np.array([0, 0, 0, 1, 1])

分割数据集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

创建模型：
```
model = LogisticRegression()
```
训练模型：
```
model.fit(X_train, y_train)
```

评估模型：

y_pred = model.predict(X_test)
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))

更多关于 Scikit-learn 的使用方法，请访问Scikit-learn 官方文档。