Python机器学习库之scikit-llm使用详解

    

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概要

Python scikit-llm库是一个用于机器学习的强大工具，它基于scikit-learn库并扩展了一些机器学习算法和功能，可以帮助开发者更轻松地进行机器学习模型的训练和评估。

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安装

可以使用pip工具来安装Python scikit-llm库：

pip install scikit-llm

安装完成后，就可以开始使用scikit-llm库进行机器学习任务了。

特性

• 支持多种机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等。

• 提供了丰富的评估指标和可视化工具，帮助用户评估模型性能和分析结果。

• 支持特征工程和数据预处理，包括特征选择、缺失值处理、标准化等。

基本功能

1. 数据加载和预处理

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测