从上述文本中， 我们Neng出一些关于用 scikit-learn进行机器学试试和分类器应用的关键信息：

sklearn 简介

• sklearn 是一个有力巨大的 Python 机器学库，它给了一巨大堆的机器学算法和工具。

sklearn 分类器

• sklearn 给了许多种分类器，包括：
  • K近邻算法基于距离进行分类。
  • 决策树包括 DecisionTreeClassifier 和 DecisionTreeRegressor，用 CART 算法。
  • 支持向量机用 SVC 类实现。
  • 朴素贝叶斯用 MultinomialNB 类实现。
  • 随机森林用 RandomForestClassifier 类实现。

sklearn 试试步骤

1. 准备数据划分训练集和测试集。
2. 选择模型选择合适的分类器。
3. 训练模型用 fit 方法训练模型。
4. 预测用 predict 方法进行预测。
5. 评估用 score 方法评估模型性Neng。
6. 参数调优
   • 用 GridSearchCV 进行参数搜索。
   • 用 SelectFromModel 进行特征选择。

• 常用分类器名称包括：KNN、 决策树、SVM、朴素贝叶斯、随机森林等。

• 需要和参数。
• 用交叉验证来评估模型性Neng。
• 琢磨试试后来啊，选择Zui优的模型和参数。

python from sklearn.modelselection import traintestsplit from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.naivebayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score

Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = traintestsplit

clf = KNeighborsClassifier

clf.fit

y_pred = clf.predict

score = accuracy_score

clftree = DecisionTreeClassifier clftree.fit ypredtree = clftree.predict scoretree = accuracy_score

clfrf = RandomForestClassifier clfrf.fit ypredrf = clfrf.predict scorerf = accuracy_score

clfnb = MultinomialNB clfnb.fit yprednb = clfnb.predict scorenb = accuracy_score