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:

  1. 安装 Scikit-learn:使用 pip 命令安装 Scikit-learn。

    pip install scikit-learn
    
  2. 导入库:在 Python 脚本中导入 Scikit-learn 库。

    from sklearn import datasets
    
  3. 加载数据集:使用 Scikit-learn 提供的数据集进行操作。

    digits = datasets.load_digits()
    
  4. 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.)
    
  5. 训练模型:使用训练数据训练模型。

    clf.fit(digits.data, digits.target)
    
  6. 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。

Digits Image