scikit-learn 常见问题解答（FAQ）

1. 安装与环境配置

• Q1: 如何在Python中安装scikit-learn？

  • A: 使用pip安装：pip install scikit-learn 或通过conda：conda install scikit-learn
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• Q2: 安装时提示缺少依赖怎么办？

  • A: 确保已安装numpy和scipy，可访问[/scikit-learn/installation]查看详细说明

2. 数据处理

• Q3: 如何加载数据集？

  • A: 使用load_iris()等内置函数，或通过pandas读取外部文件
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• Q4: 数据标准化应该怎么做？

  • A: 使用StandardScaler类，参考官方文档[/scikit-learn/preprocessing]获取代码示例

3. 模型选择

• Q5: 什么情况下使用决策树而不是随机森林？
  • A: 决策树适合简单模型解释，随机森林在复杂数据集表现更优
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4. 性能优化

• Q6: 模型训练速度太慢如何解决？
  • A: 尝试减少特征维度、使用更高效的算法或升级硬件配置
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5. 常见错误

• Q7: 运行时提示“ValueError: could not convert string to float”？
  • A: 检查数据中是否存在非数值型字符串，可访问[/scikit-learn/faq#error-handling]获取解决方案