Scikit-Learn Tutorial 简介

Scikit-Learn 是一个开源的机器学习库，它提供了简单高效的工具来数据挖掘和数据分析。本教程将带您入门，了解 Scikit-Learn 的基本概念和使用方法。

安装 Scikit-Learn

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

基本概念

Scikit-Learn 提供了多种机器学习算法，包括分类、回归、聚类等。以下是一些基本概念：

特征（Feature）：用于预测的目标变量，例如房价、温度等。
标签（Label）：与特征相对应的预测结果，例如类别、数值等。
模型（Model）：根据特征和标签训练出来的算法，用于预测新的数据。

示例：分类算法

以下是一个使用 Scikit-Learn 的简单分类算法示例：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, 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)

# 创建分类器实例
knn = KNeighborsClassifier()

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
predictions = knn.predict(X_test)

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

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Scikit-Learn 的内容，可以访问以下链接：

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