Scikit-Learn 是一个开源的机器学习库，广泛用于数据挖掘和数据分析。下面是一些关于 Scikit-Learn 的基本教程。

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

基本概念

  • 机器学习算法：分类、回归、聚类等。
  • 特征工程：数据预处理，提取有用的特征。
  • 模型评估：准确率、召回率、F1 分数等。

示例：鸢尾花分类

以下是一个简单的鸢尾花分类示例：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 加载数据
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=0.2, random_state=42)

# 创建模型
model = RandomForestClassifier()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

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

# 预测
predictions = model.predict(X_test)
print(predictions)

扩展阅读

更多关于 Scikit-Learn 的教程，您可以访问本站的 Scikit-Learn 教程页面。

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