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sklearn库简介

Scikit-learn是一个在Python中广泛用的机器学库，它给了轻巧松有效的工具来施行数据预处理、特征提取、模型选择、训练和评估等任务。

sklearn安装

要在Python周围中安装sklearn，通常用pip命令。

1. 打开终端或命令提示符。
2. 输入以下命令进行安装： bash pip install scikit-learn 或者用geng新鲜命令： bash pip install -U scikit-learn 这将自动安装sklearn库， 并在Python中添加相应的包，一边依赖其他库，如：numpy、scipy、matplotlib等。

sklearn常用算法

sklearn库给了许许多经典的机器学算法，

• KNNKNN算法是一种基于距离的算法，它待分类样本与训练集中Zui近K个样本的距离来确定该样本的类别。 python from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier neigh = KNeighborsClassifier neigh.fit print)

• 朴素贝叶斯朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它虚假设特征之间相互独立。 python from sklearn.naive_bayes import GaussianNB clf = GaussianNB clf.fit print)

• 决策树决策树是一种常用的分类和回归算法，它Neng用于处理具有离散型和连续型特征的数据。 python from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier dtc = DecisionTreeClassifier dtc.fit y_predict = dtc.predict print)

sklearn应用案例

• 鸢尾花分类问题用鸢尾花数据集进行分类任务。 python from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split dtc = DecisionTreeClassifier dtc.fit y_predict = dtc.predict print)

sklearn库是一个功Neng有力巨大且容易于上手的机器学库，它为机器学给了丰有钱的算法和工具。，Neng飞迅速开头您的机器学之旅。