Scikit-learn 示例

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，可以帮助我们进行数据分析和建模。以下是一些 Scikit-learn 的示例，用于展示如何使用这个库进行不同的机器学习任务。

示例列表

• 线性回归
• 决策树分类
• 随机森林分类
• 支持向量机分类

线性回归

线性回归是一种预测连续值的模型。以下是一个简单的线性回归示例。

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合数据
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

决策树分类

决策树是一种用于分类的模型。以下是一个简单的决策树分类示例。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 创建决策树分类模型
model = DecisionTreeClassifier()

# 拟合数据
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

随机森林分类

随机森林是一种集成学习方法，它由多个决策树组成。以下是一个简单的随机森林分类示例。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 创建随机森林分类模型
model = RandomForestClassifier()

# 拟合数据
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

支持向量机分类

支持向量机是一种用于分类和回归的模型。以下是一个简单的支持向量机分类示例。

from sklearn.svm import SVC

# 创建支持向量机分类模型
model = SVC()

# 拟合数据
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

机器学习

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