在这个教程中，我们将学习如何使用 Scikit-learn 库进行机器学习分类。Scikit-learn 是一个强大的 Python 库，用于数据挖掘和数据分析。它提供了许多用于机器学习的算法。

简介

Scikit-learn 提供了多种分类算法，包括：

  • K最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）
  • 决策树（Decision Trees）
  • 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）
  • 随机森林（Random Forest）
  • 逻辑回归（Logistic Regression）

教程内容

  1. 安装 Scikit-learn 首先，您需要安装 Scikit-learn 库。您可以通过以下命令进行安装：

    pip install scikit-learn

  2. 数据准备 在进行分类之前，您需要准备数据。以下是一个简单的数据集示例：

    from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

  3. 模型选择 选择一个合适的分类算法。例如，我们可以选择 K最近邻算法：

    from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier()

  4. 训练模型 使用训练数据来训练模型：

    knn.fit(X, y)

  5. 模型评估 使用测试数据来评估模型：

    from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
accuracy = knn.score(X_test, y_test)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

扩展阅读

如果您想深入了解 Scikit-learn，可以阅读以下教程：

希望这个教程能帮助您开始使用 Scikit-learn 进行机器学习分类。祝您学习愉快！🎉

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