Python与机器学习库Scikit-learn实战

本文介绍Python编程语言和Scikit-learn机器学习库的基础知识,包括Python安装、基本语法,以及Scikit-learn的安装、数据准备、模型训练与评估。通过实战案例,展示了使用Scikit-learn的SVM模型对鸢尾花数据集进行分类,实现95.56%的准确率。

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Python是一种高级编程语言,拥有丰富的库和工具,使其成为机器学习领域中最受欢迎的语言之一。Scikit-learn是机器学习的一个开源Python库,它提供了许多算法和工具,可以帮助我们进行数据挖掘和机器学习。在本文中,我们将介绍Python和Scikit-learn的一些基础知识,并展示如何使用这两种工具进行机器学习实战。

一、Python基础

Python是一种解释性、跨平台的高级编程语言,支持面向对象、命令式、函数式和过程式等多种编程范式。Python有丰富的标准库和第三方库,拥有非常广泛的应用领域,包括数据科学、机器学习、Web开发等。

  1. 安装Python

首先,你需要安装Python。Python的官方网站是https://www.python.org/downloads/。选择相应的Python版本,下载并安装即可。

  1. 基本语法

Python的语法比较简单易懂,以下是一些基本语法:

(1)变量和赋值

在Python中,使用等号“=”来进行变量赋值操作,例如:

a = 1 b = 'Hello World!' c = True

(2)数据类型

Python有许多数据类型,包括整数、浮点数、字符串、布尔型等。

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