scikit-learn 怎么用
时间: 2023-09-14 12:08:41 浏览: 47
Scikit-learn 是一款非常流行的 Python 机器学习库,提供了许多常用的机器学习算法和工具。下面是一个简单的 scikit-learn 使用流程:
1. 导入需要的模块和数据集。例如:
```python
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
```
2. 划分数据集为训练集和测试集。例如:
```python
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
3. 选择一个机器学习算法并用训练集进行训练。例如:
```python
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)
```
4. 用测试集进行测试并得出预测结果。例如:
```python
y_pred = knn.predict(X_test)
```
5. 对模型进行评估。例如:
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```
以上是一个简单的 scikit-learn 使用流程,具体使用方法根据不同的算法和任务会有所不同,需要根据具体情况进行调整。