如何使用 scikitlearn 进行机器学习?

步骤：

1. 导入库

import scikit_learn

2. 加载数据

data = load_data()

3. 预处理数据

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data)

4. 训练模型

model = train_model(X_train, y_train)

5. 评估模型

loss, accuracy = evaluate_model(model, X_test, y_test)

6. 保存模型

save_model(model, "my_model.pkl")

示例代码：

import scikit_learn

# 加载数据
data = load_data()

# 预处理数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data)

# 训练模型
model = train_model(X_train, y_train)

# 评估模型
loss, accuracy = evaluate_model(model, X_test, y_test)

# 保存模型
save_model(model, "my_model.pkl")

其他提示：

• 使用 cross_validation 可以评估模型的泛化能力。
• 使用 RandomizedSearch 可以优化模型的超参数。
• 使用 KNeighborsClassifier 可以实现简单的机器学习模型。