sklearn库预测

sklearn库可以用来进行机器学习模型的训练和预测。在上述引用中，使用了sklearn中的RandomForestClassifier模型进行鸢尾花数据集的分类预测。具体步骤如下：
1. 导入需要的库：import numpy as np, import pandas as pd, from sklearn.datasets import load_iris, from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier。
2. 加载数据集：iris = load_iris()。
3. 创建包含特征名称的DataFrame：df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)。
4. 生成标记，切分训练集和测试集：df['species'] = pd.Categorical.from_codes(iris.target, iris.target_names)，df['is_train'] = np.random.uniform(0, 1, len(df)) <= .75，train, test = df[df['is_train']==True], df[df['is_train']==False]。
5. 生成特征和标签：features = df.columns[:4]，y = pd.factorize(train['species'])。
6. 创建模型并进行训练：model = RandomForestClassifier(n_jobs=2)，model.fit(train[features], y)。
7. 进行预测：model.predict(test[features])。