scikit-learn 基础教程 📚

欢迎来到 scikit-learn 基础教程！这是机器学习领域最常用的Python库之一，适合初学者快速上手。我们将从安装、数据加载、模型训练到预测完整展示流程，配合代码示例和可视化分析，帮助你打下坚实基础！

🚀 快速入门步骤

1. 安装库
   使用pip安装：

   pip install scikit-learn
   

   

   Python_库安装

2. 加载数据集
   scikit-learn内置了多个经典数据集，例如：

   • 鸢尾花数据集（Iris）
   • 乳腺癌数据集（Breast Cancer）
   • 糖尿病数据集（Diabetes）
     通过以下代码加载：

   from sklearn.datasets import load_iris
   data = load_iris()
   

   

   数据集示例

3. 数据预处理

   • 标准化：StandardScaler
   • 分割训练集/测试集：train_test_split
   • 特征工程：PCA 降维
     
     

     数据预处理流程

4. 训练模型
   常用算法包括：

   • 线性回归（Linear Regression）
   • 支持向量机（SVM）
   • 决策树（Decision Tree）
     示例代码：

   from sklearn.linear_model import LinearRegression
   model = LinearRegression()
   model.fit(X_train, y_train)
   

   

   机器学习模型

5. 模型评估
   使用 accuracy_score、confusion_matrix 等工具评估性能：

   from sklearn.metrics import accuracy_score
   predictions = model.predict(X_test)
   score = accuracy_score(y_test, predictions)
   

   

   模型评估

📌 扩展学习建议

• 深入理解 机器学习基础概念：点击前往
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📌 代码示例：分类任务

# 导入必要的库
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import classification_report

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

# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 训练模型
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测与评估
y_pred = clf.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred, target_names=iris.target_names))

分类任务流程