如何使用 scikitlearn 库进行数据分析?

如何使用 scikitlearn 库进行数据分析?

步骤:

  1. 导入库
import scikit_learn
  1. 加载数据
data = load_data()
  1. 预处理数据
X = data['features']
y = data['target']
  1. 训练模型
model = train_model(X, y)
  1. 评估模型
loss, accuracy = evaluate_model(model, X, y)
  1. 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。
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