Sklearn 的基本概念
1.什么是 Sklearn？：Sklearn 是一个 Python 库，用于机器学习和数据科学的开发。
2.Sklearn 的组件：Sklearn 的组件包括机器学习算法、数据预处理、模型评估等。
3.Sklearn 的应用：Sklearn 的应用包括文本分类、回归分析、聚类分析等。
机器学习算法
1.什么是机器学习算法？：机器学习算法是一种自动学习算法，用于从数据中学习和预测。
2.Sklearn 中的机器学习算法：Sklearn 中提供了多种机器学习算法，例如线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等。
数据预处理
1.什么是数据预处理？：数据预处理是指将原始数据转换为机器学习算法可以使用的格式。
2.Sklearn 中的数据预处理：Sklearn 提供了多种数据预处理方法，例如数据 normalization、特征 scaling、缺失值处理等。
模型评估
1.什么是模型评估？：模型评估是指评估机器学习算法的性能和准确性。
2.Sklearn 中的模型评估：Sklearn 提供了多种模型评估方法，例如基于回归分析的评估、基于分类分析的评估等。
案例代码
以下是一个使用 Sklearn 进行线性回归的案例代码：
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载 Boston Housing 数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target
# 将数据分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
# 创建 LinearRegression 模型
lr_model = LinearRegression()
# 训练模型
lr_model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = lr_model.predict(X_test)
# 评估模型性能
print("Mean Squared Error:", np.mean((y_pred - y_test) ** 2))
print("R-squared:", lr_model.score(X_test, y_test))
