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🏄sklearn
👣Scikit-learn（sklearn）是一个流行的Python机器学习库，提供了许多常用的机器学习算法和工具，它是机器学习领域中最重要，最常用的库之一。以下是一个基础教程，介绍如何开始使用scikit-learn。
1. 🤜安装scikit-learn：
👣首先，确保你已经安装了Python和pip，然后使用以下命令安装scikit-learn：
pip install -U scikit-learn
2. 🤜导入库：
👣在你的Python脚本或Jupyter Notebook中，首先导入scikit-learn库：
import sklearn
3. 🤜加载数据：
👣使用scikit-learn，你可以加载各种数据集，包括样本数据集和真实世界数据集。例如，你可以使用以下代码加载经典的鸢尾花数据集：
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data # 特征矩阵
y = iris.target # 目标向量
4. 🤜数据预处理：
👣在应用机器学习算法之前，通常需要进行一些数据预处理，例如特征缩放、特征选择、数据清洗等。scikit-learn提供了许多工具来帮助你完成这些任务。以下是一些常用的数据预处理方法：
- 🏄特征缩放：
from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) - 🏄数据拆分：
from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
5. 🤜建立模型：
👣在scikit-learn中，你可以使用各种机器学习算法来建立模型，例如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、随机森林等。以下是一个使用逻辑回归进行分类的示例：
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
6. 🤜模型评估：
👣在训练模型之后，你需要评估模型的性能，scikit-learn提供了许多评估指标来帮助你评估模型，例如准确度、精确度、召回率、F1分数等。以下是一个使用准确度评估模型性能的示例：
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
👣这只是scikit-learn的基础教程，它提供了更多的功能和算法。你可以使用scikit-learn官方文档中的示例代码和教程来进一步学习和探索。