Scikit-learn 入门教程

Scikit-learn 是一个强大的机器学习库，它提供了丰富的算法和工具，帮助数据科学家和工程师进行数据分析和建模。以下是一个简单的入门教程，帮助你快速了解 Scikit-learn。

安装 Scikit-learn

首先，你需要安装 Scikit-learn。你可以使用以下命令进行安装：

pip install scikit-learn

数据加载

Scikit-learn 提供了多种数据加载方法，包括从文件、数据集和在线资源加载。

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()

模型选择

Scikit-learn 提供了多种机器学习模型，包括分类、回归、聚类等。

分类模型：如逻辑回归、支持向量机、决策树等。
回归模型：如线性回归、岭回归等。
聚类模型：如 K-Means、层次聚类等。

模型训练

以下是一个简单的逻辑回归模型训练示例：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

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

# 训练模型
model.fit(iris.data, iris.target)

模型评估

Scikit-learn 提供了多种评估指标，如准确率、召回率、F1 分数等。

from sklearn.metrics import accuracy_score

# 预测
predictions = model.predict(iris.data)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(iris.target, predictions)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

扩展阅读

想了解更多关于 Scikit-learn 的内容，可以访问我们的 Scikit-learn 官方文档。