Scikit-learn（简称sklearn）是一个基于Python的开源机器学习库，它建立在NumPy、SciPy和matplotlib这些科学计算库之上，提供了简单而有效的工具，用于机器学习和统计建模，包括分类、回归、聚类和降维等。 
以下是一些sklearn基础教程的要点：
- 安装：
- 可以使用pip安装：pip install scikit-learn
- 导入库：
- from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score加载数据：
- sklearn自带了一些数据集，例如鸢尾花数据集（Iris dataset）：
- iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target
- 划分数据集：
- 将数据集分为训练集和测试集：
- X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
- 数据预处理：
- 标准化数据以提高模型性能：
- scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test)
- 选择模型：
- 选择一个模型，例如逻辑回归：
- model = LogisticRegression()
- 训练模型：
- 使用训练集数据训练模型：
- model.fit(X_train, y_train)
- 预测：
- 使用测试集数据进行预测：
- y_pred = model.predict(X_test)
- 评估模型：
- 评估模型性能，例如使用准确率：
- print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))
- 参数调优：
使用网格搜索（GridSearchCV）等技术进行参数调优：
from sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = {'C': [0.1, 1, 10, 100], 'solver': ['lbfgs', 'liblinear']} grid_search = GridSearchCV(LogisticRegression(), param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train)
18.模型持久化：
- 保存训练好的模型，以便以后使用：from joblib import dump, load dump(model, 'model.joblib') loaded_model = load('model.joblib')
这些是sklearn使用的基础步骤。根据具体的应用场景，你可能还需要了解更高级的模型和特性，比如支持向量机（SVM）、随机森林、主成分分析（PCA）等。你可以通过阅读sklearn的官方文档和教程来获取更深入的知识。
