Scikit-learn 是一个开源的 Python 编程语言机器学习库，广泛用于数据挖掘和数据分析。它提供了许多机器学习算法的实现，包括分类、回归、聚类等，非常适合于数据科学家和机器学习爱好者使用。

主要特点

  • 丰富的算法：包括支持向量机、随机森林、梯度提升树、朴素贝叶斯等。
  • 简单易用：具有简洁的 API，方便用户快速上手。
  • 高效的实现：基于 NumPy 和 SciPy，可以充分利用 Python 的性能优势。
  • 扩展性：可以通过自定义转换器和估计器来扩展功能。

安装 Scikit-learn

pip install scikit-learn

快速入门

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
iris = load_iris()
X = iris.data
y = 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=0.3, random_state=42)

# 创建分类器实例
clf = RandomForestClassifier()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 评估模型
print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))

相关资源

图像展示

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通过以上内容，您可以对 Scikit-learn 有一个初步的了解。若想深入学习，请访问本站相关资源。