scikit-learn

scikit-learn 是什么
scikit-learn 是一个用于机器学习的 Python 库，提供简单高效的工具用于数据分析和建模。它建立在 NumPy、SciPy 和 matplotlib 之上，支持分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理等多种机器学习任务。scikit-learn 的设计目标是让机器学习技术对所有人开放，适用于各种实际应用场景，如垃圾邮件检测、图像识别、股票价格预测等。

scikit-learn 使用示例
以下是一个简单的分类任务示例，使用 scikit-learn 训练一个支持向量机（SVM）模型：

安装 scikit-learn（如果尚未安装）：
bash

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```
pip install scikit-learn  
```

加载数据集并训练模型：

python

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from sklearn import datasets  
from sklearn.model_selection import train_test_split  
from sklearn.svm import SVC  
from sklearn.metrics import accuracy_score  

# 加载鸢尾花数据集  
iris = datasets.load_iris()  
X = iris.data  
y = iris.target  

# 划分训练集和测试集  
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)  

# 训练 SVM 模型  
model = SVC()  
model.fit(X_train, y_train)  

# 预测并评估准确率  
y_pred = model.predict(X_test)  
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))