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jupyter notebook sklearn help

时间: 2025-04-19 11:44:05 浏览: 27

### 使用 Scikit-Learn 进行机器学习操作为了在 Jupyter Notebook 中使用 `scikit-learn` 库进行机器学习操作，需先确保已安装必要的软件包。可以通过终端执行如下命令完成安装： ```bash pip install jupyter scikit-learn ``` 启动 Jupyter Notebook 的方法是在命令行输入 `jupyter notebook`[^1]。下面展示了一个简单的例子，在该实例中采用支持向量机（SVM）分类器对数据集进行了训练，并计算了模型的准确性得分。此过程涉及加载数据、分割测试集与训练集、创建 SVM 分类器对象、调用 fit 方法训练模型以及利用 score 函数获取预测精度等步骤[^4]。 ```python from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() x = digits.data y = digits.target # 划分训练集和测试集 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=42) # 创建并训练模型 from sklearn import svm clf = svm.SVC() clf.fit(x_train, y_train) # 测试模型准确度 accuracy = clf.score(x_test, y_test) print(f'Accuracy: {accuracy:.2f}') ``` 上述代码片段展示了如何导入所需模块，准备数据样本，建立分类器实例，对其进行训练，并最终评估其表现效果。这里使用的 `load_digits()` 是一个内置函数，用于加载手写数字图像的数据集合；而 `train_test_split()` 可帮助随机划分特征矩阵 X 和标签数组 Y 成两部分——一部分作为训练资料供算法学习模式之用，另一部分则保留下来检验学到的知识是否具有泛化能力。

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