sklearn是什么库

机器学习库：scikitlearn

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scikitlearn（通常简称为sklearn）是一个用Python编写的免费软件机器学习库，它具有各种监督和非监督式学习算法，用于分类、回归、聚类和降维，scikitlearn建立在NumPy、SciPy和matplotlib等数学和科学包之上，它的主要特点是代码的简洁性和可读性。

主要功能

1、预处理: scikitlearn提供了多种数据预处理工具，包括标准化、归一化、特征选择、特征提取等。

2、监督学习: scikitlearn支持多种监督学习算法，如线性模型、决策树、支持向量机、随机森林、梯度增强等。

3、无监督学习: scikitlearn也提供了大量的无监督学习算法，如Kmeans、层次聚类、DBSCAN、主成分分析（PCA）等。

4、模型评估: scikitlearn包含了丰富的模型评估和参数选择工具，包括交叉验证、网格搜索等。

5、扩展性: scikitlearn设计了许多接口，使得新的算法和模型可以方便地加入。

使用场景

分类问题: 如垃圾邮件检测、图像识别、疾病诊断等。

回归问题: 如房价预测、股票价格预测、气象预报等。

聚类问题: 如市场细分、社交网络分析、文档聚类等。

降维问题: 如可视化高维数据、去除噪声和冗余特征等。

安装和使用

安装scikitlearn非常简单，可以直接使用pip命令：

pip install U scikitlearn

在Python中使用scikitlearn也非常简单，以下是一个使用决策树进行分类的例子：

from sklearn import datasets
from sklearn import tree
加载数据集
iris = datasets.load_iris()
训练决策树模型
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(iris.data, iris.target)
预测新数据的类别
prediction = clf.predict([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]])
print(prediction)