python使用scikit-learn

Python中的Scikit-learn是一个非常流行的机器学习库，它为数据科学家提供了一系列强大的工具和算法，支持监督学习、无监督学习、半监督学习以及模型选择等多种任务。Scikit-learn以其简洁易用的API设计而著名，包含了许多用于分类、回归、聚类、降维等的标准模型，如线性回归、决策树、随机森林、支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)、朴素贝叶斯、PCA等。

使用Scikit-learn的基本步骤通常包括数据预处理（清洗、转换、标准化），选择并训练模型，评估模型性能，以及进行模型优化。例如，你可以使用`load_iris()`函数加载数据集，然后通过`fit()`方法训练模型，最后用`predict()`或`score()`评估预测效果。

以下是使用Scikit-learn的一个简单示例：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 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, random_state=42)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
predictions = model.predict(X_test)

# 评估模型
print(model.score(X_test, y_test))