Scikit-Learn 教程

Scikit-Learn 是一个强大的机器学习库，它提供了多种机器学习算法和工具。本教程将带您了解 Scikit-Learn 的基本使用方法。

安装 Scikit-Learn

首先，您需要安装 Scikit-Learn。您可以使用以下命令进行安装：

pip install scikit-learn

数据加载与预处理

在开始使用 Scikit-Learn 之前，我们需要加载和预处理数据。以下是一个简单的例子：

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()

这里我们使用了 Iris 数据集，它包含了三种不同品种的鸢尾花的数据。

选择模型

Scikit-Learn 提供了多种机器学习模型，例如：

线性回归
逻辑回归
决策树
随机森林

以下是一个使用决策树进行分类的例子：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = clf.predict(X_test)

评估模型

为了评估模型的性能，我们可以使用多种指标，例如准确率、召回率、F1 分数等。

from sklearn.metrics import accuracy_score

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率：", accuracy)

深入学习

Scikit-Learn 不仅提供了多种模型，还提供了可视化工具，可以帮助您更好地理解模型。您可以访问 Scikit-Learn 官方文档了解更多细节。

总结

Scikit-Learn 是一个功能强大的机器学习库，它可以帮助您快速实现各种机器学习任务。希望本教程能够帮助您入门 Scikit-Learn。