Scikit-learn 是一个强大的机器学习库，它提供了丰富的工具来构建和测试机器学习模型。以下是一些基础的 Scikit-learn 教程内容。
安装 Scikit-learn
在开始之前，确保你已经安装了 Scikit-learn。你可以使用以下命令进行安装：
pip install scikit-learn
数据预处理
在机器学习中，数据预处理是非常重要的一步。以下是一些常用的数据预处理步骤：
- 数据清洗：处理缺失值、异常值等。
- 特征选择：选择对模型预测有帮助的特征。
- 特征工程：创建新的特征或者转换现有特征。
常用算法
Scikit-learn 提供了多种机器学习算法，以下是一些常用的算法：
- 线性回归：用于回归问题。
- 逻辑回归：用于分类问题。
- 决策树：用于分类和回归问题。
- 随机森林：基于决策树的集成学习方法。
- 支持向量机（SVM）：用于分类和回归问题。
实践案例
以下是一个使用 Scikit-learn 进行线性回归的简单案例：
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 创建数据集
X = [[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]]
y = [1, 3, 2, 5]
# 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=0)
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error: {mse}")
扩展阅读
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