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本文介绍了Python机器学习库sklearn，包括它的简介、特点、安装方法以及注意事项。详细阐述了机器学习的基本概念和问题分类，并讨论了数据集的划分。文章重点在于sklearn的实战应用，通过Iris数据集展示了如何导入数据、分割数据、训练KNN模型以及评估模型性能。整个流程详细解释，便于初学者理解和实践。
机器学习sklearn | sklearn简介
1. 简介
scikit-learn是基于Python语言的机器学习库
2. 特点
- 简单高效的数据分析工具
- 可在多种环境中重复使用
- 建立在Numpy，Scipy以及matplotlib等数据科学库之上
- 开源且可商用的-基于BSD许可
3. 安装
- pip方法：
pip install -U scikit-learn
- conda方法：
conda install scikit-learn
3.1 注意事项
升级或卸载使用 Anaconda 安装的 scikit-learn，不应该使用 pip 命令！
应该用:
升级 scikit-learn:
conda update scikit-learn
卸载 sci
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