【sklearn全称】
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标题：scikitlearn（简称sklearn）
单元1：简介
scikitlearn是一个用于机器学习的Python库，提供了许多常用的机器学习算法和工具，包括分类、回归、聚类等，它是一个开源项目，由社区贡献者维护和开发。
单元2：安装
可以通过pip命令在命令行中安装scikitlearn库：
pip install scikitlearn
单元3：常用功能
scikitlearn提供了丰富的机器学习算法和工具，以下是一些常用的功能：
3、1 分类算法
决策树（DecisionTreeClassifier）
支持向量机（SVC）
逻辑回归（LogisticRegression）
随机森林（RandomForestClassifier）
3、2 回归算法
线性回归（LinearRegression）
岭回归（Ridge）
支持向量回归（SVR）
随机森林回归（RandomForestRegressor）
3、3 聚类算法
K均值聚类（KMeans）
层次聚类（AgglomerativeClustering）
密度聚类（DBSCAN）
3、4 数据预处理
特征缩放（StandardScaler）
缺失值处理（SimpleImputer）
数据切分（train_test_split）
单元4：使用示例
以下是一个使用scikitlearn进行简单分类的示例代码：
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.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)
创建随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier()
训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)
计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率：", accuracy)
以上是关于scikitlearn的简要介绍，它是一个非常强大且广泛使用的机器学习库，可以帮助您快速实现各种机器学习任务。