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。它提供了丰富的算法，包括分类、回归、聚类、降维等，非常适合初学者和专业人士。

主要特点

  • 简单易用：Scikit-learn 的 API 设计简洁，易于上手。
  • 功能全面：支持多种机器学习算法，满足不同需求。
  • 高效稳定：基于 NumPy 和 SciPy，计算效率高，稳定性好。

安装

pip install scikit-learn

快速开始

以下是一个简单的分类算法示例：

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

# 加载数据集
data = load_iris()
X = data.data
y = data.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)

# 预测
predictions = model.predict(X_test)

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

更多资源

想要了解更多关于 Scikit-learn 的信息，请访问我们的官方文档。

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