本文介绍了如何使用Scikit-Learn进行机器学习分类任务，重点关注决策树和K近邻算法。通过示例代码展示了这两个分类器的用法，强调在实际应用中可能需要的数据预处理和模型调优。
在机器学习领域，分类是一个重要的任务，它的目标是根据给定的输入数据将其分为不同的类别。Scikit-Learn是一个强大的Python库，提供了许多经典和先进的机器学习算法，包括各种分类器。本文将带您踏上使用Scikit-Learn进行机器学习分类的旅程，并提供相应的源代码示例。
首先，我们需要安装Scikit-Learn库。您可以使用以下命令通过pip进行安装：
pip install scikit-learn
安装完成后，我们将导入必要的库并准备我们的数据。假设我们有一个包含特征和目标变量的数据集，我们的目标是根据特征来预测目标变量的类别。让我们看一个简单的示例：
from sklearn import datasets
# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
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