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Scikit-Learn 是一个开源的机器学习库，它提供了丰富的工具和算法，可以用于数据挖掘和数据分析。下面是一些关于 Scikit-Learn 的基本教程和资源。

安装 Scikit-Learn

首先，您需要安装 Scikit-Learn。您可以通过以下命令进行安装：

pip install scikit-learn

基本概念

Scikit-Learn 中有几个基本概念，包括：

特征（Feature）：用于描述数据的变量。
标签（Label）：用于分类或回归任务的输出。
模型（Model）：从数据中学习并能够对新数据进行预测的算法。

示例教程

以下是一个使用 Scikit-Learn 进行分类任务的简单示例：

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


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)

# 创建随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 测试模型
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print(f"Accuracy: {accuracy:.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：

Scikit-Learn 官方文档