Python中的Scikit-learn机器学习算法

原创于 2023-09-26 03:41:23 发布 · 131 阅读

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

465 篇文章 ¥39.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了Python的Scikit-learn库中的三种常用机器学习算法：K最近邻(KNN)、决策树和支持向量机(SVM)，并提供了相关代码示例。

机器学习是一种通过训练模型来自动完成特定任务的技术。Python中的Scikit-learn（简称sklearn）是一个强大的机器学习库，它提供了丰富的工具和算法，用于构建和应用各种机器学习模型。本文将介绍一些常用的Scikit-learn机器学习算法，并提供相应的源代码示例。

K最近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）
K最近邻算法是一种基本的分类和回归方法。它的原理是通过计算新样本与训练数据中的样本之间的距离，找到最近的K个邻居，并根据它们的标签进行预测。下面是一个使用KNN算法进行分类的示例：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_tes

了解本专栏