Sklearn 入门案例教程

Sklearn 的基本概念

1.什么是 Sklearn?:Sklearn 是一个 Python 库,用于机器学习和数据科学的开发。
2.Sklearn 的组件:Sklearn 的组件包括机器学习算法、数据预处理、模型评估等。
3.Sklearn 的应用:Sklearn 的应用包括文本分类、回归分析、聚类分析等。

机器学习算法

1.什么是机器学习算法?:机器学习算法是一种自动学习算法,用于从数据中学习和预测。
2.Sklearn 中的机器学习算法:Sklearn 中提供了多种机器学习算法,例如线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等。

数据预处理

1.什么是数据预处理?:数据预处理是指将原始数据转换为机器学习算法可以使用的格式。
2.Sklearn 中的数据预处理:Sklearn 提供了多种数据预处理方法,例如数据 normalization、特征 scaling、缺失值处理等。

模型评估

1.什么是模型评估?:模型评估是指评估机器学习算法的性能和准确性。
2.Sklearn 中的模型评估:Sklearn 提供了多种模型评估方法,例如基于回归分析的评估、基于分类分析的评估等。

案例代码

以下是一个使用 Sklearn 进行线性回归的案例代码:

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split# 加载 Boston Housing 数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target# 将数据分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)# 创建 LinearRegression 模型
lr_model = LinearRegression()# 训练模型
lr_model.fit(X_train, y_train)# 预测测试集
y_pred = lr_model.predict(X_test)# 评估模型性能
print("Mean Squared Error:", np.mean((y_pred - y_test) ** 2))
print("R-squared:", lr_model.score(X_test, y_test))

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