Scikit学习-简介

什么是Scikit-learn？

Scikit-learn是一个Python机器学习库，提供了采用统一接口的各种监督和无监督学习算法，例如回归，分类和聚类，并支持数据预处理，模型选择和评估，以及数据可视化。

Scikit-learn有哪些特点？

• 简单和一致的API
• 内置丰富的机器学习算法
• 强大而灵活的工具集
• 与其他Python库和工具的兼容性
• 高度优化的算法

安装Scikit-learn

可以使用pip工具来安装Scikit-learn：

pip install -U scikit-learn

如果你想使用Scikit-learn示例数据集，还需要安装SciPy库：

pip install scipy

Scikit-learn的基本用法

以下是Scikit-learn的基本用法：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载示例数据集（鸢尾花数据集）
iris = datasets.load_iris()

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    iris.data, iris.target, test_size=0.4, random_state=0)

# 使用KNN算法拟合模型
knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上评估模型
accuracy = knn.score(X_test, y_test)
print("Accuracy: %.2f%%" % (accuracy * 100.0))

总结

这是Scikit-learn的简要介绍。Scikit-learn是Python中一个很方便易用的机器学习库，可以加速模型开发和预测部署。使用Scikit-learn，你可以很容易的完成从EDA到模型开发和评估所有的过程。