2024年4月15日发(作者：)
Python Scikit-learn库使用方法
Python是一种高级编程语言，它拥有许多流行的库，可以处理各
种任务。其中之一是Scikit-learn库，它是Python中的一个开源机
器学习库。Scikit-learn库包含了许多用于分类、回归和聚类问题的
算法和工具，并且提供了易于使用的API。本篇论文主要介绍Python
Scikit-learn库的使用方法。
1.安装Scikit-learn库
在使用Python Scikit-learn库之前，需要先安装它。可以使用
pip来安装。打开命令提示符或终端，输入以下命令即可安装：
pip install scikit-learn
如果安装成功，可以使用以下代码进行测试：
import sklearn
print(sklearn.__version__)
输出的版本号应该是库的最新版本。
2.导入Scikit-learn库
Python中的库可以通过import语句导入。Scikit-learn库可以
通过以下命令导入：
import sklearn
或者，可以只导入需要使用的模块。例如，下面导入了Scikit-
learn库中的线性回归模块：
from _model import LinearRegression
还可以导入其他所需的模块，如分类、聚类、降维和预处理等。
导入的模块取决于所需的任务和算法。
3.数据集的读取
Scikit-learn库提供了许多流行的数据集，可以使用这些数据集
来测试算法。可以使用load_方法从Scikit-learn加载数据集。例如，
以下代码加载了Scikit-learn库中的鸢尾花数据集：
from ts import load_iris
iris = load_iris()
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