导入 sklearn - Python

当涉及到数据科学和机器学习时，scikit-learn（简称为sklearn）是Python库中最经常使用的工具包之一。 它提供了许多算法来处理各种任务，如分类、回归和聚类等。它还包括各种实用程序来处理数据和构建模型，以及评估它们的性能。

安装 sklearn

在开始使用sklearn之前，必须先安装它。我们可以使用pip包管理器轻松地安装sklearn。运行以下命令即可：

pip install -U scikit-learn

导入sklearn

安装完成后，我们可以使用import关键字将scikit-learn库导入到我们的Python程序中。通常将其命名为sklearn以简化代码。请注意，scikit-learn库中的大多数子模块都可以作为一个单独的库导入，而不必从头开始导入它们。

import sklearn

在导入sklearn之后，我们可以继续导入需要的子模块，如下所示：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

该代码导入了三个不同的模块“datasets”、“model_selection”和“linear_model”。请注意，我们可以使用点号来访问sklearn中的子模块和相关函数。

示例

以下是如何使用sklearn读取和拟合模型的示例：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 加载数据集
boston = datasets.load_boston()

# 将数据集拆分为训练和测试数据
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.3, random_state=0)

# 使用线性回归模型拟合数据
model = LinearRegression()
model.fit(x_train, y_train)

# 输出结果
print("Coefficients:", model.coef_)
print("Intercept:", model.intercept_)
print("Training Score:", model.score(x_train, y_train))
print("Testing Score:", model.score(x_test, y_test))

在这里，我们使用sklearn的“datasets”模块从本地装载了Boston数据集。我们随后通过使用“train_test_split”方法将数据集拆分为训练和测试集。最后，我们训练了一个线性回归模型以拟合我们的数据，并输出了拟合结果。

结论

在本文中，我们向您展示了如何在Python中导入和使用scikit-learn库。我们了解到如何安装库、如何导入不同的模块以及如何在示例中使用它来学习和训练模型。现在，您已准备好开始探索sklearn的强大功能，以便在您的数据科学和机器学习项目中使用它。