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【sklearn全稱】
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標(biāo)題：scikitlearn（簡(jiǎn)稱sklearn）
單元1：簡(jiǎn)介
scikitlearn是一個(gè)用于機(jī)器學(xué)習(xí)的Python庫，提供了許多常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和工具，包括分類、回歸、聚類等，它是一個(gè)開源項(xiàng)目，由社區(qū)貢獻(xiàn)者維護(hù)和開發(fā)。
單元2：安裝
可以通過pip命令在命令行中安裝scikitlearn庫：
pip install scikitlearn
單元3：常用功能
scikitlearn提供了豐富的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和工具，以下是一些常用的功能：
3、1 分類算法
決策樹（DecisionTreeClassifier）
支持向量機(jī)（SVC）
邏輯回歸（LogisticRegression）
隨機(jī)森林（RandomForestClassifier）
3、2 回歸算法
線性回歸（LinearRegression）
嶺回歸（Ridge）
支持向量回歸（SVR）
隨機(jī)森林回歸（RandomForestRegressor）
3、3 聚類算法
K均值聚類（KMeans）
層次聚類（AgglomerativeClustering）
密度聚類（DBSCAN）
3、4 數(shù)據(jù)預(yù)處理
特征縮放（StandardScaler）
缺失值處理（SimpleImputer）
數(shù)據(jù)切分（train_test_split）
單元4：使用示例
以下是一個(gè)使用scikitlearn進(jìn)行簡(jiǎn)單分類的示例代碼：
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
加載數(shù)據(jù)集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
創(chuàng)建隨機(jī)森林分類器
clf = RandomForestClassifier()
訓(xùn)練模型
clf.fit(X_train, y_train)
預(yù)測(cè)測(cè)試集
y_pred = clf.predict(X_test)
計(jì)算準(zhǔn)確率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("準(zhǔn)確率：", accuracy)
以上是關(guān)于scikitlearn的簡(jiǎn)要介紹，它是一個(gè)非常強(qiáng)大且廣泛使用的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，可以幫助您快速實(shí)現(xiàn)各種機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。
文章標(biāo)題：sklearn全稱
標(biāo)題URL：http://www.dlmjj.cn/article/ccopiip.html
