sklearn基础教程
Scikit-learn（sklearn）是一个流行的机器学习库，提供了许多用于数据挖掘和数据分析的工具。下面是一个简单的sklearn基础教程，介绍如何进行数据预处理、模型训练和评估。
1. 安装与导入
首先，确保你已经安装了sklearn库。可以使用pip安装：
pip install scikit-learn导入sklearn通常使用以下方式：
import sklearn from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics import accuracy_score2. 加载数据集
sklearn包含一些内置的标准数据集，方便我们练习和学习。例如，我们可以加载iris数据集：
iris = datasets.load_iris() X = iris.data # 特征数据 y = iris.target # 目标数据3. 数据预处理
在训练模型之前，通常需要对数据进行预处理，例如标准化、归一化、特征选择等。
标准化数据：
scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X)4. 划分训练集和测试集
将数据集划分为训练集和测试集，通常使用 train_test_split 函数：
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.3, random_state=42)5. 选择模型与训练
选择适当的模型进行训练，例如支持向量机（SVM）：
from sklearn.svm import SVC model = SVC(kernel='linear', C=1.0) model.fit(X_train, y_train)6. 模型评估
使用测试集评估模型的性能，可以使用准确率（accuracy）等指标：
y_pred = model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f'Accuracy: {accuracy}')7. 参数调优与交叉验证
使用交叉验证来优化模型参数：
from sklearn.model_selection import GridSearchCV parameters = {'kernel': ('linear', 'rbf'), 'C': [1, 10]} svc = SVC() clf = GridSearchCV(svc, parameters) clf.fit(X_train, y_train) print(clf.best_params_)这个简单的教程展示了如何使用sklearn进行基本的机器学习任务。sklearn提供了丰富的工具和算法，可以适用于各种机器学习问题的解决。具体的应用取决于你的数据和具体的任务需求，可以进一步探索sklearn文档和示例来深入学习。
原文地址：https://blog.csdn.net/qq398581645/article/details/140154612
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