Scikit-Learn 教程

Scikit-Learn 是一个开源的机器学习库，它提供了多种机器学习算法和工具。以下是 Scikit-Learn 的一些基本教程内容。

快速入门

Scikit-Learn 的入门非常简单，首先需要安装 Scikit-Learn 库：

pip install scikit-learn

安装完成后，你可以使用以下代码来创建一个简单的线性回归模型：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit([[1, 2], [2, 3]], [1, 2])

# 预测
print(model.predict([[1, 1]]))

数据预处理

在进行机器学习之前，数据预处理是必不可少的步骤。Scikit-Learn 提供了多种预处理工具，如标准化、归一化和缺失值处理等。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 创建标准化器
scaler = StandardScaler()

# 标准化数据
X_scaled = scaler.fit_transform([[1, 2], [2, 3]])

模型评估

Scikit-Learn 提供了多种评估指标，如准确率、召回率和 F1 分数等。

from sklearn.metrics import accuracy_score

# 预测
y_pred = model.predict([[1, 2], [2, 3]])

# 计算准确率
print(accuracy_score([1, 2], y_pred))

深入学习

如果你想要深入了解 Scikit-Learn，可以参考以下本站链接：

希望这些内容能够帮助你快速上手 Scikit-Learn。🤗