Scikit-learn Python 教程

Scikit-learn 是一个开源的 Python 机器学习库，它提供了许多常用的机器学习算法和工具。本教程将带你入门 Scikit-learn，并学习如何使用它进行数据分析。

快速开始

首先，你需要安装 Scikit-learn。可以通过以下命令进行安装：

pip install scikit-learn

安装完成后，你可以开始进行以下操作：

1. 数据加载

Scikit-learn 提供了多种数据集，你可以直接使用这些数据集进行训练。

from sklearn import datasets

iris = datasets.load_iris()

2. 数据预处理

在进行机器学习之前，通常需要对数据进行预处理。Scikit-learn 提供了多种预处理工具。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

3. 选择模型

Scikit-learn 提供了多种机器学习模型，包括分类、回归、聚类等。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

4. 评估模型

使用测试集对模型进行评估。

from sklearn.metrics import accuracy_score

y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Accuracy: {accuracy}')

扩展阅读

想要了解更多关于 Scikit-learn 的内容，可以阅读以下教程：

Scikit-learn 官方文档