Scikit-learn 是一个开源的机器学习库，用于 Python 语言。它提供了许多机器学习算法的实现，包括分类、回归、聚类、降维等。

快速开始

以下是一些 Scikit-learn 的基本使用方法：

  • 安装：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

  • 导入：在您的 Python 代码中，首先需要导入 Scikit-learn：

    from sklearn import datasets

  • 加载数据：Scikit-learn 提供了许多常用的数据集，例如：

    iris = datasets.load_iris()

  • 训练模型：使用训练数据来训练一个模型：

    from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42)
clf = RandomForestClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)

  • 评估模型：使用测试数据来评估模型的性能：

    from sklearn.metrics import accuracy_score

y_pred = clf.predict(X_test)
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))

资源

如果您想了解更多关于 Scikit-learn 的信息，以下是一些有用的资源：

图片

  • Scikit-learn Logo
  • Random Forest