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引言
Scikit-learn 是 Python 中最受歡送的呆板進修庫之一，它供給了大年夜量常用的呆板進修演算法，包含分類、回歸、聚類跟降維等。本文將單方面剖析 Scikit-learn 的安裝與入門，幫助妳輕鬆控制這個富強的呆板進修東西。
安裝Scikit-learn
情況籌備
在安裝 Scikit-learn 之前，確保妳的打算機上曾經安裝了以下依附項：
- Python（版本 > 2.6 或 > 3.3）
- NumPy（版本 > 1.6.1）
- SciPy（版本 > 0.9）
安裝步調
妳可能經由過程以下步調安裝 Scikit-learn：
- 打開命令行或終端。
- 輸入以下命令：
pip install scikit-learn
假如妳利用的是 Anaconda 情況，可能利用以下命令：
conda install scikit-learn
驗證安裝
安裝實現後，妳可能輸入以下代碼來驗證 Scikit-learn 能否已成功安裝：
import sklearn
print(sklearn.__version__)
假如成功安裝，將列印出 Scikit-learn 的版本號。
Scikit-learn 入門
數據預處理
數據預處理是呆板進修過程中至關重要的一步，它包含以下步調：
- 載入數據：利用 Scikit-learn 的
load_iris()等函數載入數據集。 - 缺掉值處理：利用
SimpleImputer類處理缺掉值。 - 特徵標準化：利用
StandardScaler類停止特徵標準化。
以下是一個簡單的示例：
from sklearn import datasets
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 載入數據
iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# 特徵標準化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
抉擇跟練習模型
Scikit-learn 供給了多種呆板進修演算法，比方：
- 分類：利用
SVC（支撐向量機）、RandomForestClassifier（隨機叢林）等。 - 回歸：利用
LinearRegression（線性回歸）、Ridge（嶺回歸）等。 - 聚類：利用
KMeans（K-均值聚類）等。
以下是一個簡單的分類示例：
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
# 分割數據
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 練習模型
clf = SVC(kernel='linear')
clf.fit(X_train, y_train)
# 評價模型
score = clf.score(X_test, y_test)
print("Model accuracy: {:.2f}".format(score))
總結
經由過程本文的介紹，妳應當曾經對 Scikit-learn 有了一個基本的懂得。安裝 Scikit-learn 後，妳可能開端摸索其供給的豐富呆板進修演算法，並處理現實成績。跟著現實的深刻，妳將愈加純熟地利用 Scikit-learn，並成為一名優良的呆板進修工程師。