scikit-learn（简称sklearn）是一个开源的机器学习库，用于Python编程语言。它建立在NumPy、SciPy和matplotlib这些科学计算库之上，提供简单而有效的工具用于数据挖掘和数据分析。scikit-learn包含许多知名的机器学习算法的实现，如分类、回归、聚类和降维等。
学习scikit-learn：
- 基础知识：首先，你需要有一定的Python编程基础，以及对机器学习基本概念的理解。
- 安装
scikit-learn：可以通过Python的包管理器pip来安装：pip install scikit-learn - 官方文档：
scikit-learn的官方文档是一个很好的学习资源，提供了算法的详细说明和使用示例。 - 教程和书籍：有很多在线教程和书籍可以学习
scikit-learn，例如《Python Machine Learning》和《Scikit-Learn Cookbook》。 - 实践：通过实际项目来学习是最有效的方法。可以从简单的数据集开始，逐步尝试不同的机器学习算法。
代码实例：
以下是一个使用scikit-learn进行K-近邻(KNN)分类的简单示例：
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iris数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建KNN分类器实例
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = knn.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy:.2f}")
这段代码做了以下事情：
- 导入必要的模块和函数。
- 加载内置的iris数据集，并将其分为特征(
X)和目标(y)。 - 使用
train_test_split将数据集划分为训练集和测试集。 - 创建一个KNN分类器实例，并指定邻居数为3。
- 使用训练集数据训练模型。
- 使用训练好的模型对测试集进行预测。
- 计算并打印模型的准确率。
