首先加载数据集并划分训练测试集，接着选择模型训练并预测，最后评估性能；以线性回归为例，使用sklearn实现全流程，包括数据预处理、模型拟合、预测及指标计算，核心步骤为数据准备、模型调用、训练预测和评估，掌握这些即可快速上手sklearn。
Scikit-learn（简称 sklearn）是 Python 中最流行的机器学习库之一，提供了丰富的算法和工具，用于数据预处理、模型训练、评估和预测。它建立在 NumPy、SciPy 和 Matplotlib 基础之上，接口简洁，适合初学者和专业人士使用。
安装与导入 Scikit-learn
如果尚未安装 scikit-learn，可以通过 pip 安装：
pip install scikit-learn
安装完成后，在 Python 脚本中导入：
import sklearn
基本使用流程
使用 scikit-learn 进行机器学习通常遵循以下步骤：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
加载数据集划分训练集和测试集选择模型并训练进行预测评估模型性能
实例：使用线性回归预测房价
下面是一个完整的示例，演示如何使用 sklearn 实现线性回归。
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
import numpy as np
加载波士顿房价数据集（注意：该数据集已不再推荐使用，仅作教学示例）
boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.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, random_state=42)
创建线性回归模型
model = LinearRegression()
训练模型
model.fit(X_train, y_train)
预测
y_pred = model.predict(X_test)
评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print(f”均方误差: {mse:.2f}”)
print(f”决定系数 R²: {r2:.2f}”)
常用模块介绍
sklearn 提供多个子模块，满足不同需求：
sklearn.datasets：提供内置数据集，如 iris、digits、boston 等sklearn.model_selection：用于划分数据集、交叉验证sklearn.preprocessing：数据标准化、归一化、编码分类变量sklearn.linear_model：线性回归、逻辑回归等sklearn.ensemble：随机森林、梯度提升等集成方法sklearn.metrics：准确率、混淆矩阵、ROC 曲线等评估指标
基本上就这些。掌握数据准备、模型调用、训练预测和评估四个环节，就能快速上手 sklearn。实际项目中可替换为真实数据，并尝试不同模型比较效果。不复杂但容易忽略细节，比如数据清洗和特征工程往往比模型选择更重要。
以上就是PythonScikitLearn怎么用_PythonScikitLearn库的使用方法与实例的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：程序猿，转转请注明出处：https://www.chuangxiangniao.com/p/1380607.html
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 
