Scikit-learn 是一个强大的 Python 库，用于数据挖掘和数据分析。它提供了简单的接口用于数据预处理、特征提取、模型训练和评估等功能。以下是 Scikit-learn 的基本指南。
安装 Scikit-learn
首先，您需要安装 Scikit-learn。您可以使用 pip 来安装：
pip install scikit-learn
数据预处理
数据预处理是机器学习流程中非常重要的一步。Scikit-learn 提供了多种预处理工具：
- 数据标准化：使用
StandardScaler对数据进行标准化处理。 - 数据归一化：使用
MinMaxScaler对数据进行归一化处理。 - 缺失值处理：使用
SimpleImputer或IterativeImputer处理缺失值。
特征提取
特征提取是提取数据中的有效信息以供模型使用的过程。Scikit-learn 提供了多种特征提取工具：
- 主成分分析：使用
PCA进行主成分分析。 - 特征选择：使用
SelectKBest或SelectFromModel进行特征选择。
模型训练
Scikit-learn 提供了多种机器学习模型：
- 线性回归：使用
LinearRegression进行线性回归。 - 逻辑回归：使用
LogisticRegression进行逻辑回归。 - 支持向量机：使用
SVM进行分类或回归。
模型评估
模型评估是检验模型性能的过程。Scikit-learn 提供了多种评估指标：
- 准确率：
accuracy_score - 召回率：
recall_score - F1 分数：
f1_score
示例
以下是一个使用 Scikit-learn 进行线性回归的简单示例：
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 加载数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target
# 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=42)
# 创建模型
model = LinearRegression()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 评估
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"均方误差：{mse}")
更多示例，请访问 Scikit-learn 示例。
资源
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