Scikit-Learn是什么，Scikit-Learn库快速入门（附带实例）

在数据科学的领域中，机器学习无疑是重要的组成部分。机器学习可使用户从数据中提取有用的信息和模式，并利用这些信息和模式进行预测和决策。

Python 社区为用户提供了丰富的机器学习库，这些库功能强大，适用于不同的任务和应用场景。本节重点介绍名为 Scikit-Learn 的机器学习库。

Scikit-Learn库简介

Scikit-Learn 是 Python 中最流行的通用机器学习库之一，提供了大量的机器学习算法，包括分类、回归、聚类等，并提供了处理数据、评估模型等全套工具。

Scikit-Learn 是开源的机器学习库，提供了很多有效和广泛使用的机器学习算法。Scikit-Learn 包括清晰、统一、简洁的 API，以及丰富的在线文档和社区支持，这些特性使 Scikit-Learn 成为数据分析和建立机器学习模型的首选库之一。

在 Scikit-Learn 中，每种机器学习算法都被实现为一个可估计（Estimator）的对象。这些对象都包含 fit() 方法和 predict() 方法，fit() 方法用于训练模型，predict() 方法用于进行预测。

Scikit-Learn 为用户提供了大量的机器学习算法，这些算法大致可以分为如下类别。

监督学习：包括回归（线性回归、决策树回归、支持向量回归）、分类（逻辑回归、k-近邻算法、决策树分类、支持向量机）等算法；
无监督学习：包括聚类（k-means、谱聚类、层次聚类）、降维（主成分分析、非负矩阵分解、t-SNE）等算法；
模型选择和评估：包括交叉验证、网格搜索、模型持久化等算法；
预处理：包括特征提取、特征选择、数据缩放、数据编码等算法。

安装Scikit-Learn

Python 环境中默认没有安装 Scikit-Learn，如果要安装 Scikit-Learn，用户可以使用 pip（Python 的包管理器）进行安装。

用户可在命令行中运行以下命令进行安装：

pip install scikit-learn

如果用户使用 Anaconda Python 发行版，则可使用 conda 命令安装：

conda install scikit-learn

Scikit-Learn快速入门

下面以线性回归为例，介绍 Scikit-Learn 的使用方法。

线性回归是一种监督学习算法，该算法试图建立输入（特征）和输出（目标变量）之间的线性关系。在二维空间中，这个关系可以被表示为一条直线，但在更高维度的空间中，这个关系是一个超平面。

线性回归的目标是对于给定的数据，找到一组权重（或系数）和偏置（或截距），使通过这些权重和偏置计算得到的预测值�