Scikit-learn 教程

Scikit-learn 是一个强大的机器学习库，它提供了大量的算法和工具，用于数据挖掘和数据分析。本教程将带你入门 Scikit-learn，了解其基本概念和使用方法。

安装 Scikit-learn

在开始之前，确保你已经安装了 Scikit-learn。可以使用以下命令进行安装：

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：用于区分不同的类别，例如垃圾邮件检测。
回归：用于预测连续值，例如房价预测。
聚类：用于将数据分组，例如客户细分。
降维：用于减少数据的维度，例如主成分分析。

示例：鸢尾花分类

以下是一个使用 Scikit-learn 进行鸢尾花分类的示例：

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

# 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)

# 创建随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"准确率: {accuracy}")

扩展阅读

想要了解更多关于 Scikit-learn 的知识，可以阅读以下教程：