欢迎来到 scikit-learn 的基础学习页面！这是一个用 Python 编写的机器学习库，适合初学者和进阶开发者快速上手。以下是核心内容概览：

1. 什么是 scikit-learn？📝

  • 开源框架：基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib，提供高效算法实现
  • 应用场景：分类、回归、聚类、降维、模型选择等
  • 优势：简单易用、文档完善、社区活跃
  • 📌 扩展阅读：scikit-learn 官方文档

2. 安装指南 💻

pip install scikit-learn
# 或
conda install scikit-learn

提示：如需从源码安装，可访问 scikit-learn GitHub 仓库 获取最新版本

3. 快速入门示例 📊

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

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

# 划分训练集与测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 训练模型
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

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

4. 常用功能模块 📂

  • 📈 数据预处理：标准化、归一化、缺失值处理
  • 🧠 模型选择：支持回归、分类、聚类等 10+ 算法
  • 🔄 特征工程：PCA、特征选择、网格搜索
  • 📈 可视化工具：内置绘图函数展示模型结果

5. 学习路径推荐 🧭

  1. 基础语法与数据结构
  2. 进阶模型调优
  3. 实战项目案例
鸢尾花数据集

💡 小贴士：建议搭配 Jupyter Notebook 进行交互式学习，效果更佳！