Scikit-learn 中文文档

Scikit-learn 是一个开源的 Python 库，专门用于数据挖掘和数据分析。它提供了大量的机器学习算法和工具，可以帮助你轻松地进行数据预处理、特征提取、模型训练和评估。

快速开始

以下是一些 Scikit-learn 中的基本步骤：

• 安装：确保你已经安装了 Scikit-learn。你可以通过以下命令进行安装：

  pip install scikit-learn
  

• 导入：首先，你需要导入 Scikit-learn 的相关模块。

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

• 数据预处理：使用 Scikit-learn 的数据预处理工具来清洗和转换数据。

  X, y = load_iris(return_X_y=True)
  X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
  

• 模型训练：选择一个合适的模型，并用你的数据来训练它。

  clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
  clf.fit(X_train, y_train)
  

• 模型评估：使用测试集来评估你的模型。

  accuracy = clf.score(X_test, y_test)
  print(f"模型准确率: {accuracy:.2f}")
  

机器学习算法

Scikit-learn 提供了多种机器学习算法，包括：

• 监督学习：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等。
• 无监督学习：K-均值聚类、层次聚类、主成分分析等。
• 降维：PCA、t-SNE 等。
• 模型选择：交叉验证、网格搜索等。

扩展阅读

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

图片展示

这里展示一个 Scikit-learn 中常用的算法——随机森林的图片。

希望这个图片能够帮助你更好地理解随机森林算法。