Scikit-learn 简介

Scikit-learn 是一个开源的 Python 机器学习库，提供了许多常用的机器学习算法，包括分类、回归、聚类、降维等。由于其简洁的 API 和丰富的文档，Scikit-learn 在机器学习领域非常受欢迎。

安装 Scikit-learn

在安装 Scikit-learn 之前，请确保您的 Python 环境已经准备好。您可以使用以下命令来安装 Scikit-learn：

pip install scikit-learn

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：

分类：支持向量机（SVM）、随机森林、梯度提升树等。
回归：线性回归、岭回归、Lasso 回归等。
聚类：K-Means、层次聚类等。
降维：PCA（主成分分析）、t-SNE 等。

示例：使用 Scikit-learn 进行分类

以下是一个使用 Scikit-learn 进行分类的简单示例：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.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)

# 创建随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
score = clf.score(X_test, y_test)
print(f"模型准确率：{score:.2f}")

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Scikit-learn 的内容，可以访问以下链接：

图片展示