如何使用 scikitlearn 库进行数据分析?
步骤:
- 导入库
import scikit_learn
- 加载数据
data = load_data()
- 预处理数据
X = data['features']
y = data['target']
- 训练模型
model = train_model(X, y)
- 评估模型
loss, accuracy = evaluate_model(model, X, y)
- 预测结果
predictions = predict(model, X)
示例代码:
import scikit_learn
# 加载数据
data = load_data()
# 预处理数据
X = data['features']
y = data['target']
# 训练模型
model = train_model(X, y)
# 评估模型
loss, accuracy = evaluate_model(model, X, y)
# 预测结果
predictions = predict(model, X)
其他功能:
- 线性回归
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
- 决策树
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X, y)
- 支持向量机
from sklearn.svm import SVC
model = SVC()
model.fit(X, y)
注意:
- 数据预处理是数据分析的关键步骤。
- 不同的模型适合不同的数据类型。
- 评估模型的指标是准确性、召回率、F1 分数等。