本文详细介绍了Python中的机器学习库scikit-learn，包括其特点、接口和常用算法如线性回归和决策树的代码示例。通过糖尿病数据集和鸢尾花数据集展示了如何使用scikit-learn进行训练和预测。
Python中常用的库-sklearn的介绍和代码案例
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今天我们来一起说下最近python中常用的机器学习库-sklearn。
Scikit-learn是一个基于Python的开源机器学习库，提供了广泛的监督学习和无监督学习算法。这些算法几乎覆盖了机器学习的所有领域，从分类、回归、聚类到降维等。Scikit-learn的接口统一、使用方便，并且基于NumPy和SciPy等库，使得其在处理大规模数据时也能保持高效。
常用代码案例及解析
- 线性回归
线性回归是预测连续值的最简单方法。以下是一个使用scikit-learn进行线性回归的示例：
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
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