首先加载数据集并划分训练测试集，接着选择模型训练并预测，最后评估性能；以线性回归为例，使用sklearn实现全流程，包括数据预处理、模型拟合、预测及指标计算，核心步骤为数据准备、模型调用、训练预测和评估，掌握这些即可快速上手sklearn。
Scikit-learn（简称 sklearn）是 Python 中最流行的机器学习库之一，提供了丰富的算法和工具，用于数据预处理、模型训练、评估和预测。它建立在 NumPy、SciPy 和 Matplotlib 基础之上，接口简洁，适合初学者和专业人士使用。
安装与导入 Scikit-learn
如果尚未安装 scikit-learn，可以通过 pip 安装：
pip install scikit-learn安装完成后，在 Python 脚本中导入：
import sklearn基本使用流程
使用 scikit-learn 进行机器学习通常遵循以下步骤：
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- 加载数据集
- 划分训练集和测试集
- 选择模型并训练
- 进行预测
- 评估模型性能
实例：使用线性回归预测房价
下面是一个完整的示例，演示如何使用 sklearn 实现线性回归。
from sklearn.datasets import load_bostonfrom sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
import numpy as np
加载波士顿房价数据集（注意：该数据集已不再推荐使用，仅作教学示例）
boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target
划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
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创建线性回归模型
model = LinearRegression()
训练模型
model.fit(X_train, y_train)
预测
y_pred = model.predict(X_test)
评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print(f"均方误差: {mse:.2f}")
print(f"决定系数 R²: {r2:.2f}")
常用模块介绍
sklearn 提供多个子模块，满足不同需求：
- sklearn.datasets：提供内置数据集，如 iris、digits、boston 等
- sklearn.model_selection：用于划分数据集、交叉验证
- sklearn.preprocessing：数据标准化、归一化、编码分类变量
- sklearn.linear_model：线性回归、逻辑回归等
- sklearn.ensemble：随机森林、梯度提升等集成方法
- sklearn.metrics：准确率、混淆矩阵、ROC 曲线等评估指标
基本上就这些。掌握数据准备、模型调用、训练预测和评估四个环节，就能快速上手 sklearn。实际项目中可替换为真实数据，并尝试不同模型比较效果。不复杂但容易忽略细节，比如数据清洗和特征工程往往比模型选择更重要。
