Scikit-learn（免费软件机器学习库）的相关知识简说

Scikit-learn 基础教程

Scikit-learn（简称 sklearn）是一个强大且易于使用的 Python 机器学习库。它包含各种分类、回归和聚类算法，并且与其他科学计算库（如 NumPy 和 SciPy）无缝集成。本教程将带你了解 sklearn 的基本用法，从数据准备到模型评估。

安装 Scikit-learn

首先，你需要安装 scikit-learn。如果你还没有安装它，可以使用以下命令：

pip install scikit-learn

数据准备

在进行机器学习之前，你需要准备好数据。Scikit-learn 提供了一些内置的数据集，可以帮助你快速上手。我们将使用 load_iris 数据集作为示例。

from sklearn.datasets import load_iris

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

X 是特征数据，y 是标签数据。

数据分割

在训练模型之前，我们需要将数据分为训练集和测试集。Scikit-learn 提供了 train_test_split 函数来完成这一步。

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 分割数据集，75% 用于训练，25% 用于测试
X_train, X_tes