sklearn全称

【sklearn全称】

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标题：scikitlearn（简称sklearn）

单元1：简介

scikitlearn是一个用于机器学习的Python库，提供了许多常用的机器学习算法和工具，包括分类、回归、聚类等，它是一个开源项目，由社区贡献者维护和开发。

单元2：安装

可以通过pip命令在命令行中安装scikitlearn库：

pip install scikitlearn

单元3：常用功能

scikitlearn提供了丰富的机器学习算法和工具，以下是一些常用的功能：

3、1 分类算法

决策树（DecisionTreeClassifier）

支持向量机（SVC）

逻辑回归（LogisticRegression）

随机森林（RandomForestClassifier）

3、2 回归算法

线性回归（LinearRegression）

岭回归（Ridge）

支持向量回归（SVR）

随机森林回归（RandomForestRegressor）

3、3 聚类算法

K均值聚类（KMeans）

层次聚类（AgglomerativeClustering）

密度聚类（DBSCAN）

3、4 数据预处理

特征缩放（StandardScaler）

缺失值处理（SimpleImputer）

数据切分（train_test_split）

单元4：使用示例

以下是一个使用scikitlearn进行简单分类的示例代码：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
创建随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier()
训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)
计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率：", accuracy)

以上是关于scikitlearn的简要介绍，它是一个非常强大且广泛使用的机器学习库，可以帮助您快速实现各种机器学习任务。

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