Scikit-learn 是一个开源的机器学习库，用于 Python 语言。它提供了大量的机器学习算法，包括分类、回归、聚类等，非常适合初学者和专业人士。
主要特点
- 简单易用：Scikit-learn 提供了大量的预训练模型和工具，可以快速开始机器学习项目。
- 高效性：Scikit-learn 在底层使用了高效的 NumPy 库，使得机器学习任务运行更快。
- 灵活性：Scikit-learn 支持多种数据格式，可以与多种其他 Python 库（如 Pandas、Matplotlib）无缝集成。
快速开始
以下是一个简单的例子，展示如何使用 Scikit-learn 进行分类：
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 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=42)
# 创建分类器
clf = RandomForestClassifier()
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 测试模型
print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))
更多资源
如果您想了解更多关于 Scikit-learn 的信息，可以访问我们的Scikit-learn 教程。