📚 Scikit-learn快速入门教程和实例(一) 🌟
导读 大家好！今天我们要开启一段数据科学之旅，一起探索强大的机器学习库——Scikit-learn！✨ Scikit-learn是一个简单高效的数据挖掘工具，适...
大家好！今天我们要开启一段数据科学之旅，一起探索强大的机器学习库——Scikit-learn！✨ Scikit-learn是一个简单高效的数据挖掘工具，适合新手和专业人士使用。它内置了许多经典算法，让建模变得轻松愉快！
首先，安装Scikit-learn非常简单，只需一行代码：`pip install -U scikit-learn` 🖥️。安装完成后，我们可以从加载数据集开始，比如经典的鸢尾花数据集（Iris Dataset）：`from sklearn.datasets import load_iris` 🌸。
接下来，我们将数据分为训练集和测试集，这一步至关重要：`from sklearn.model_selection import train_test_split` 🎲。然后选择一个模型，例如逻辑回归 `from sklearn.linear_model import LogisticRegression` 📈。最后，通过 `.fit()` 方法训练模型，并用 `.predict()` 预测新数据。
是不是很简单？通过这个基础流程，你可以快速上手Scikit-learn并尝试更多有趣的项目！💡 如果你想了解更复杂的案例，记得关注后续教程哦～ 🚀
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