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引言
Scikit-learn是一個富強的Python庫，用於數據發掘跟數據分析。它供給了多種呆板進修演算法，包含分類、回歸、聚類跟降維等。本文將具體介紹Scikit-learn的入門實戰攻略，幫助妳疾速上手並利用Scikit-learn處理現實成績。
安裝Scikit-learn
起首，確保妳的打算機上已安裝Python。然後，經由過程以下命令安裝Scikit-learn：
pip install scikit-learn
或許，假如妳利用conda：
conda install scikit-learn
數據預處理
在利用呆板進修演算法之前，數據預處理是至關重要的。Scikit-learn供給了以下預處理東西：
數據載入與生成
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
缺掉值處理
from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
X_imputed = imputer.fit_transform(X)
特徵標準化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
特徵抉擇
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import chi2
selector = SelectKBest(score_func=chi2, k=2)
X_selected = selector.fit_transform(X, y)
監督進修
監督進修旨在從標記的練習數據中進修，以猜測未知數據的標籤。以下是一些罕見的監督進修演算法：
線性回歸
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_scaled, y)
y_pred = model.predict(X)
支撐向量機（SVM）
from sklearn.svm import SVC
model = SVC(kernel='linear')
model.fit(X_scaled, y)
y_pred = model.predict(X)
隨機叢林
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(X_scaled, y)
y_pred = model.predict(X)
非監督進修
非監督進修旨在發明數據中的構造，而不須要標記的練習數據。以下是一些罕見的非監督進修演算法：
K-means聚類
from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X_scaled)
y_pred = kmeans.labels_
主因素分析（PCA）
from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X_scaled)
模型評價
評價模型機能是呆板進修的重要步調。以下是一些罕見的評價指標：
正確率
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y, y_pred)
print(f'Accuracy: {accuracy}')
正確率、召回率跟F1分數
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score
precision = precision_score(y, y_pred, average='macro')
recall = recall_score(y, y_pred, average='macro')
f1 = f1_score(y, y_pred, average='macro')
print(f'Precision: {precision}')
print(f'Recall: {recall}')
print(f'F1 Score: {f1}')
總結
Scikit-learn是一個功能富強的呆板進修庫，可能幫助妳輕鬆實現各種呆板進修任務。經由過程本文的入門實戰攻略，妳應當曾經控制了Scikit-learn的基本利用方法。接上去，請持續進修跟現實，將Scikit-learn利用於現實項目中。