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在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，Python 以其強(qiáng)大的庫和簡潔的語法成為了最受歡迎的編程語言之一。其
中，Scikit-learn（簡稱 sklearn）是 Python 中一個(gè)廣泛使用的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，它提供了簡單高
效的工具來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析。本文將詳細(xì)介紹如何在 Python 中使用 Scikit-learn 庫，
包括其安裝、基本數(shù)據(jù)操作、模型訓(xùn)練以及評(píng)估。
 

#### 1. Scikit-learn 簡介
Scikit-learn 是一個(gè)開源的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，它建立在 NumPy、SciPy 和 matplotlib 之上，提供了許
多用于分類、回歸、聚類和降維的算法。Scikit-learn 的設(shè)計(jì)哲學(xué)是簡潔、可重用、可擴(kuò)展，
并且它與 Python 的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)緊密集成，使得機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)變得簡單易行。
 

#### 2. 安裝 Scikit-learn
在開始使用 Scikit-learn 之前，你需要確保它已經(jīng)安裝在你的 Python 環(huán)境中。可以通過 pip
命令輕松安裝：
```bash
pip install scikit-learn
```

#### 3. 基本數(shù)據(jù)操作
在 Scikit-learn 中，數(shù)據(jù)通常以 NumPy 數(shù)組或 Pandas DataFrame 的形式存在。Scikit-learn 提
供了`datasets`模塊，其中包含了許多用于測(cè)試和演示的數(shù)據(jù)集。
```python
from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target
```

#### 4. 數(shù)據(jù)預(yù)處理
在訓(xùn)練模型之前，通常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化、處理缺失值等。
```python
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
```