Scikit-learn 是一个强大的机器学习库，它提供了大量的算法来处理各种机器学习任务。以下是一个简单的教程，帮助你开始使用 Scikit-learn。

Scikit-learn 提供了各种机器学习算法，包括分类、回归、聚类等。以下是一些常用的 Scikit-learn 算法：

  • 分类算法：支持向量机 (SVM)、随机森林 (Random Forest)、梯度提升 (Gradient Boosting) 等。
  • 回归算法：线性回归 (Linear Regression)、岭回归 (Ridge Regression) 等。
  • 聚类算法：K-均值 (K-Means)、层次聚类 (Hierarchical Clustering) 等。

安装 Scikit-learn

在开始使用 Scikit-learn 之前，你需要先安装它。你可以使用以下命令来安装：

pip install scikit-learn

简单示例

以下是一个使用 Scikit-learn 进行线性回归的简单示例：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 假设我们有以下数据
X = [[1], [2], [3], [4], [5]]
y = [1, 2, 2.5, 3, 3.5]

# 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=0)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算预测误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

print(f"Mean Squared Error: {mse}")

学习资源

想要了解更多关于 Scikit-learn 的内容，可以访问以下链接：

希望这个简单的教程能帮助你开始使用 Scikit-learn。如果你有任何问题，欢迎在社区中提问。

Scikit-learn Logo