Scikit-Learn 是一个强大的 Python 库，用于数据分析和机器学习。下面是一些 Scikit-Learn 的基本教程。

安装 Scikit-Learn

首先，你需要安装 Scikit-Learn。你可以使用 pip 来安装：

pip install scikit-learn

数据加载与预处理

在开始机器学习之前，你需要加载和预处理数据。Scikit-Learn 提供了多种工具来帮助你完成这些任务。

  • 加载数据集：Scikit-Learn 提供了多种数据集，例如：

    from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()

  • 特征缩放：特征缩放是许多机器学习算法的先决条件。

    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

模型选择与训练

Scikit-Learn 提供了多种机器学习模型，包括线性回归、决策树、支持向量机等。

  • 线性回归

    from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

  • 决策树

    from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

评估模型

评估模型是机器学习的重要步骤。Scikit-Learn 提供了多种评估指标，如准确率、召回率、F1 分数等。

from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

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希望这个教程能帮助你入门 Scikit-Learn！🎉

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