scikit-learn api

Scikit-learn 是一个流行的开源机器学习库，它提供了简单而高效的工具进行数据分析和数据挖掘。scikit-learn API 设计遵循统一的设计原则，使得用户可以很容易地理解和使用库中的各种功能。

scikit-learn 的主要功能模块包括：分类、回归、聚类、降维、模型选择和数据预处理等。每个模块都有其对应的类和函数，但它们遵循一致的API风格。

使用scikit-learn API时，一般会经历以下几个步骤：

1. 导入所需模块和类。
2. 创建模型实例，并设置相应的参数。
3. 使用训练数据拟合模型。
4. 使用模型进行预测或者评估模型性能。
5. 可选地调整模型参数并重复上述步骤以优化模型。

例如，对于一个简单的线性回归模型，我们会这样做：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 准备数据
X, y = ... # X为特征数据，y为标签数据

# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建线性回归模型实例
regressor = LinearRegression()

# 训练模型
regressor.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = regressor.predict(X_test)

# 评估模型性能
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)