Scikit-learn 是一个开源的 Python 库,用于数据挖掘和数据分析。它提供了简单高效的工具来处理数据挖掘和数据分析中的许多任务,如分类、回归、聚类等。
快速入门
以下是 Scikit-learn 的基本使用步骤:
安装 Scikit-learn:使用 pip 命令安装 Scikit-learn。
pip install scikit-learn
导入库:在 Python 脚本中导入 Scikit-learn 库。
from sklearn import datasets
加载数据集:使用 Scikit-learn 提供的数据集进行操作。
digits = datasets.load_digits()
创建模型:选择合适的模型进行训练。
from sklearn import svm clf = svm.SVC(gamma=0.001, C=100.)
训练模型:使用训练数据训练模型。
clf.fit(digits.data, digits.target)
预测:使用训练好的模型进行预测。
predicted = clf.predict(digits.data)
扩展阅读
如果您想更深入地了解 Scikit-learn,可以阅读以下教程:
示例图片
数字识别
Scikit-learn 提供了数字识别的数据集,以下是其中一张图片的示例。