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。以下是一些入门指南，帮助您快速上手 Scikit-learn。

安装 Scikit-learn

首先，您需要安装 Scikit-learn。可以通过以下命令进行安装：

pip install scikit-learn

快速开始

  1. 导入库：首先，导入必要的库。
import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
  1. 加载数据：加载一些示例数据。
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
  1. 分割数据：将数据分割为训练集和测试集。
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
  1. 创建模型：创建一个逻辑回归模型。
model = LogisticRegression()
  1. 训练模型：使用训练集训练模型。
model.fit(X_train, y_train)
  1. 评估模型：使用测试集评估模型。
score = model.score(X_test, y_test)
print(f"模型准确率：{score:.2f}")

更多资源

如果您想了解更多关于 Scikit-learn 的信息，可以访问以下链接：

Iris flower