如何使用 scikitlearn 库进行数据分析?

步骤：

1. 导入库

import scikit_learn

2. 加载数据

data = load_data()

3. 预处理数据

X = data['features']
y = data['target']

4. 训练模型

model = train_model(X, y)

5. 评估模型

loss, accuracy = evaluate_model(model, X, y)

6. 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。