Scikit-learn 是一个开源的机器学习库，用于 Python 编程语言。它提供了许多常用的机器学习算法，包括分类、回归、聚类、降维等。

快速开始

  1. 安装 Scikit-learn Scikit-learn 可以通过 pip 安装：

    pip install scikit-learn

  2. 导入库 在 Python 中导入 Scikit-learn：

    from sklearn import datasets

  3. 加载示例数据 使用 Scikit-learn 提供的示例数据集：

    iris = datasets.load_iris()

  4. 开始训练模型 使用训练数据创建一个分类器：

    from sklearn import neighbors
knn = neighbors.KNeighborsClassifier()
knn.fit(iris.data, iris.target)

  5. 评估模型 使用测试数据评估模型：

    score = knn.score(iris.data, iris.target)
print(f"模型准确率：{score:.2f}")

更多资源

要了解更多关于 Scikit-learn 的信息，请访问我们的官方文档：Scikit-learn 文档

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