探索 Scikit-learn：Python 机器学习初级篇

**探索 Scikit-learn：Python机器学习初级篇**

Scikit-learn 是一个流行的 Python 库，用于机器学习和数据挖掘。它提供了许多常用的算法和工具，使得开发者能够快速地构建和评估机器学习模型。在本文中，我们将探索 Scikit-learn 的基本概念、API 和示例代码。

**什么是 Scikit-learn？**

Scikit-learn 是一个用于 Python 的机器学习库，旨在提供一个统一的 API，使得开发者能够轻松地使用各种机器学习算法。它支持多种类型的算法，包括分类、回归、聚类和降维等。

**Scikit-learn 的基本组成部分**

Scikit-learn 的主要组成部分包括：

1. **估计器（Estimators）**：这些是 Scikit-learn 中最重要的一部分，它们代表了机器学习算法的实现。例如，`LinearRegression`、`DecisionTreeClassifier` 等。
2. **转换器（Transformers）**：这些用于数据预处理和特征工程的工具，例如 `StandardScaler`、`PCA` 等。
3. **分割器（Splitters）**：这些用于将数据集分成训练集和测试集的工具，例如 `train_test_split` 等。

**示例代码**

下面是一个简单的示例，演示了如何使用 Scikit-learn 来进行分类任务：

# 导入必要的库from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.metrics import accuracy_score# 加载 iris 数据集iris = load_iris()
X = iris.data # 特征数据y = iris.target # 标签数据# 将数据集分成训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建 LogisticRegression 模型model = LogisticRegression()

# 训练模型model.fit(X_train, y_train)

# 预测结果y_pred = model.predict(X_test)

#评估模型准确率accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("模型准确率：", accuracy)

class LinearRegression(BaseEstimator, RegressorMixin):
 def fit(self, X, y):
 # 训练模型 pass def predict(self, X):
 # 预测结果 pass