Scikit-Learn 教程

Scikit-Learn 是 Python 中最受欢迎的机器学习库之一。它提供了大量的算法和工具，用于数据预处理、模型训练和评估。以下是一些关于 Scikit-Learn 的基础教程。

安装 Scikit-Learn

首先，确保您已经安装了 Python。然后，可以通过以下命令安装 Scikit-Learn：

pip install scikit-learn

示例：使用 Scikit-Learn 进行线性回归

线性回归是机器学习中的一种常见算法，用于预测连续值。以下是一个简单的线性回归示例：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# 创建一些数据
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([1, 2, 2.5, 3.5, 4.5])

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 使用模型进行预测
y_pred = model.predict([[6]])

print(y_pred)  # 输出预测结果

学习资源

如果您想了解更多关于 Scikit-Learn 的内容，可以访问以下链接：

• Scikit-Learn 官方文档
• Scikit-Learn 入门教程

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