Python机器学习实践：基于Scikit-learn库的分类任务

Python机器学习实践：基于Scikit-learn库的分类任务

机器学习一直是计算机领域中备受瞩目的一个分支。其能够让机器能够根据历史数据或经验进行自我学习和预测，被广泛应用于各种领域。而Python作为一门高效且易用、易学的编程语言，自然成为了进行机器学习的首选工具之一。本篇文章将介绍如何使用Python进行机器学习，并通过一个分类任务来演示整个过程。

首先，我们需要安装Python的机器学习库Scikit-learn。在命令行中输入以下命令即可：

pip install scikit-learn

接下来，我们使用Scikit-learn库自带的Iris数据集进行分类任务。Iris数据集包含了三种不同种类的鸢尾花（Setosa，Versicolour和Virginica）的150个样本，每个样本有4个特征（花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度）。我们要利用这些特征来预测鸢尾花的种类。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.