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