Python因语法简洁、生态成熟（如scikit-learn、pandas、matplotlib）成为机器学习入门首选；推荐Anaconda一键配置环境；用iris数据集完成加载、划分、训练（如DecisionTreeClassifier）、评估全流程；后续可换模型、读CSV数据、可视化与标准化。
为什么选Python做机器学习入门
Python语法简洁、生态成熟，scikit-learn、pandas、matplotlib等库让数据加载、预处理、建模和评估一气呵成。初学者不用纠结底层实现，能快速看到模型效果，建立信心。
准备环境：三步装好核心工具
推荐用Anaconda一键安装——它自带Python、Jupyter Notebook和常用科学计算库。
- 下载并安装Anaconda（选Python 3.9+版本）
- 打开Anaconda Navigator，启动Jupyter Notebook
- 新建Notebook，在第一个代码格中运行：
import sklearn, pandas, numpy, matplotlib —— 不报错就说明环境就绪
用鸢尾花数据集跑通第一个分类模型
scikit-learn内置的iris数据集小而经典：150条样本、4个特征（花萼/花瓣长宽）、3类鸢尾花。适合练手全流程。
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加载数据：用
from sklearn.datasets import load_iris获取特征矩阵X和标签y -
划分训练/测试集：用
from sklearn.model_selection import train_test_split，按7:3或8:2切分，避免用全部数据训练后“自我表扬” -
选模型并训练：从简单开始，比如决策树
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier，调用fit(X_train, y_train) -
评估效果：用
model.score(X_test, y_test)看准确率，再用classification_report查看每类的精确率、召回率
下一步可以做什么
跑通之后别停——换数据、换模型、加特征，才是理解的关键：
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- 把DecisionTreeClassifier换成LogisticRegression或SVC，对比结果
- 用
pandas.read_csv()读自己的CSV数据（比如房价、客户流失表），注意处理缺失值和类别型变量 - 画散点图（
plt.scatter）观察特征分布，用df.corr()看数值特征间相关性 - 尝试标准化（
StandardScaler）再训练，看看对KNN或SVM有没有提升
