简单接触一下scikit-learn

简单认识Scikit-learn

Scikit-learn是一个专门用于机器学习的Python库。它基于NumPy，SciPy和matplotlib构建，是一个简单有效的数据挖掘和数据分析工具。

官网：http://scikit-learn.org

安装Scikit-learn:
pip install -U scikit-learn 或 python -m pip install -U scikit-learn
官方开源地址：https://github.com/scikit-learn/scikit-learn

文档：http://scikit-learn.org/stable/documentation.html

User Guide：http://scikit-learn.org/stable/user_guide.html

#引入numpy和matplotlib绘图库
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import datasetsiris = datasets.load_iris() #加载鸢尾花数据集print(iris.keys()) #查看属性
# print(iris.DESCR) #打印文档
# print(iris.data) #查看数据4列（特征）
print(iris.data.shape) #查看矩阵形状 （150行4列）
print(iris.feature_names) #特征 sepal花萼 petal花瓣
# print(iris.target) #种类 target/label
print(iris.target.shape)
print(iris.target_names)

x = iris.data[:,:2] #取前两列
# print(x.shape) #(150,2)
#第0列作为x轴 第1列作为y轴
plt.scatter(x[:,0],x[:,1])
# plt.savefig("D:/files/PythonFiles/img/5.png",dpi=300)
plt.show()

y = iris.target
# print(y==0)

#选取特定行x轴：取出每行target==0的索引第0列 y轴：取出每行target==0的第1列 标记种类颜色
plt.scatter(x[y==0,0],x[y==0,1],color="red")
plt.scatter(x[y==1,0],x[y==1,1],color="blue")
plt.scatter(x[y==2,0],x[y==2,1],color="green")
plt.savefig("D:/files/PythonFiles/img/7.png", dpi=300)
plt.show()

#取后两列
x = iris.data[:,2:]
plt.scatter(x[y==0,0],x[y==0,1],color="red")
plt.scatter(x[y==1,0],x[y==1,1],color="blue")
plt.scatter(x[y==2,0],x[y==2,1],color="green")
plt.show()

跟着大佬梳理的流程走下来的，在这里注明一下出处：

https://github.com/Exrick/Machine-Learning
注：大佬的更直观详细

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