scikit-learn：一个强大的机器学习Python库

我是东哥，一个热衷于用Python解决实际问题的技术爱好者。今天，我要和大家分享一个强大的机器学习库——scikit-learn。你是否曾经对机器学习充满好奇，却觉得它高深莫测？scikit-learn库将帮你轻松入门，让你在机器学习的世界里畅游无阻。

基本介绍

scikit-learn是一个开源的Python机器学习库，它基于NumPy、SciPy和matplotlib，为数据挖掘和数据分析提供了简单高效的数据处理和建模工具。scikit-learn拥有丰富的算法集合，包括分类、回归、聚类和降维等，同时还提供了模型选择和评估的工具，使得数据科学家能够轻松地构建和优化机器学习模型。

项目地址：https://github.com/scikit-learn/scikit-learn

安装方法

安装scikit-learn非常简单，你可以使用pip命令来进行安装：

pip install scikit-learn

如果你使用的是Anaconda环境，也可以通过conda命令来安装：

conda install scikit-learn

基本用法

示例1：简单的分类任务

假设你有一个数据集，想要使用scikit-learn来进行分类任务。我们可以用经典的鸢尾花数据集来演示这个过程。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 拆分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=20240901)

# 创建分类器
classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
classifier.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = classifier