本文介绍了如何利用Scikit-Learn进行机器学习任务，包括导入库、加载鸢尾花数据集、数据预处理、划分数据集、训练模型（如线性回归、决策树等）、模型评估和参数调优。Scikit-Learn为Python用户提供了一站式的机器学习解决方案。
Scikit-Learn是一个流行的Python机器学习库，提供了丰富的工具和算法，用于数据预处理、特征提取、模型训练和评估。本文将介绍如何使用Scikit-Learn库来完成常见的机器学习任务，并提供相应的源代码示例。
- 导入库和数据集
首先，我们需要导入Scikit-Learn库以及我们将要使用的数据集。Scikit-Learn库可以通过pip安装，然后使用import语句导入。
import sklearn
from sklearn import datasets
- 加载数据集
Scikit-Learn库提供了一些常见的数据集，可用于学习和实验。在本例中，我们将使用Scikit-Learn库中的鸢尾花数据集（Iris dataset）作为示例。
iris = datasets.load_iris()
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