Scikit-Learn (sklearn) 介绍

Scikit-Learn ，也叫做sklearn，是一个用于机器学习的Python库。它建立在NumPy，SciPy和matplotlib库之上，通过提供简单而有效的工具来实现数据挖掘和数据分析。Scikit-Learn 在处理各种机器学习任务方面非常有效。在本文中，我们将深入研究Scikit-Learn提供的主要功能以及它如何在机器学习中使用。

特性

Scikit-Learn提供了各种功能，包括：

• 分类：定义数据的类别并在新数据中进行分类
• 回归：建立一个函数来对实数域进行预测
• 聚类：将相似的数据组合在一起
• 降维：减少用于分析的数据的维度
• 模型选择：在使用不同的算法时确定最佳模型
• 预处理：准备数据集进行机器学习分析

安装

使用pip安装Scikit-Learn只需要在命令行中输入以下命令：

pip install -U scikit-learn

使用

以下是使用Scikit-Learn进行简单数据分析的基本示例：

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

# 加载数据集
iris = load_iris()

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris['data'], iris['target'], random_state=0)

# 创建KNN分类器并将其拟合到训练数据
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
knn.fit(X_train, y_train)

# 使用分类器对测试集进行分类
y_pred = knn.predict(X_test)

# 计算分类器的准确度
accuracy = knn.score(X_test, y_test)
print('Accuracy:', accuracy)

该代码加载了鸢尾花数据集并使用K最近邻（KNN）算法训练了一个分类器，然后使用该分类器对测试集进行分类以计算准确度。

结论

Scikit-Learn是一个功能强大的Python库，可以轻松执行机器学习任务。它易于使用，功能丰富，因此是进行机器学习分析的理想选择。