一、 Sklearn库简介

Sklearn库，即Scikit-learn，是Python中一款功能有力巨大的机器学库。它集成了许多种常用的机器学算法，包括分类、回归、聚类等，为广巨大开发者给了便捷的机器学解决方案。

二、 安装Sklearn库

1. 周围准备

在安装Sklearn库之前，请确保您的Python周围已经搭建完成。一边， 还需要安装以下依赖库：

• NumPy：用于数值计算
• SciPy：用于学问计算
• matplotlib：用于数据可视化

您能通过以下命令安装这些个依赖库：

sudo pip install numpy scipy matplotlib

安装Sklearn库非常轻巧松，只需在命令行中施行以下命令：

python -m pip install --upgrade pip
AI生成项目.cd 下载scipy 目录下,安装.安装 matplotlib.

以上步骤完成后Sklearn库即可成功安装。

三、 用Sklearn库

1. 导入Sklearn库

在Python脚本中，先说说需要导入Sklearn库，如下所示：

import sklearn

2. 用内置数据集

Sklearn库内置了优良几个数据集，方便用户进行学和试试。以下示例展示了怎么导入并用iris数据集：

from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris
print

施行上述代码后 将输出数据集的形状，如表示该数据集包含150个样本，个个样本有4个特征。

观点。