Scikit-Learn简单操作

首先安装

pip install scikit-learn

安装好简单操作

from sklearn.linear_model import LinearRegression#导入线性回归模型

rom=LinearRegression()#建立线性回归模型

print(rom)

下面一些简单函数操作

rom.predict(X_new)#预测新样本

rom.predict_proba(X_new)#预测概率

rom.transform()#从数据学到基空间

简单说这几样吧下面还有简单操作

from sklearn import datasets #导入数据集
from sklearn import svm #导入svm模块
ist=datasets.load_iris()#加载数据集
print(ist.data.shape)#查看数据集大小

com=svm.LinearSVC()#建立线性SVM分类器
com.fit(ist.data,ist.target)#用数据训练模型
com.predict([[5.0,3.6,1.3,0.25]])#训练好模型之后，输入新的数据进行预测
print(com.coef_)#查看训练好模型的参数