第1章：scikit-learn基础

1.1 scikit-learn安装和环境配置

scikit-learn是一个强大的机器学习库，它提供了简单有效的工具用于数据挖掘和数据分析。本节将指导你如何安装scikit-learn并配置开发环境。

1.1.1 安装scikit-learn

你可以通过pip安装scikit-learn，具体安装命令如下：

pip install scikit-learn

1.1.2 验证安装

安装完成后，你可以通过以下Python代码验证scikit-learn是否安装成功：

from sklearn import __version__
print(__version__)

1.2 数据加载和预处理

在scikit-learn中，数据预处理是机器学习工作流的重要部分。本节将介绍如何使用scikit-learn加载和预处理数据。

1.2.1 加载数据集

scikit-learn提供了多个内置数据集，例如鸢尾花数据集：

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

1.2.2 数据预处理

数据预处理包括清洗、标准化、归一化等步骤：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

1.3 模型选择和评估

选择合适的模型并评估其性能是机器学习中的关键步骤。本节将介绍如何在scikit-learn中选择模型并进行评估。

1.3.1 模型选择

scikit-learn提供了多种模型，例如线性回归：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()

1.3.2 模型评估

评估模型性能，例如使用均方误差：

from sklearn.metrics import mean_squared_error
y_pred = model.fit(X, y).predict(X)
mse = mean_squared_error(y, y_pred)
print(f'Mean Squared Error: {mse}')

1.4 本章小结

本章介绍了scikit-learn的基础知识，包括安装、数据加载和预处理、模型选择和评估。这些是使用scikit-learn进行机器学习的基础。理解这些概念对于后续的学习至关重要。