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怎么导入sklearn

时间: 2025-06-07 18:34:13 浏览: 17

要在Python中使用`sklearn`库（全称是scikit-learn），首先需要确保该库已经安装到你的环境中。如果尚未安装，可以按照以下步骤操作： ### 安装 `sklearn` 打开终端或命令提示符，运行以下命令来安装： ```bash pip install -U scikit-learn ``` 如果是Anaconda环境，也可以通过以下命令安装： ```bash conda install scikit-learn ``` ### 导入 `sklearn` 安装完成后，在Python脚本或交互式解释器中可以通过以下方式进行导入： ```python import sklearn ``` 如果你只需要特定的功能模块，可以直接按需导入。例如： ```python from sklearn import datasets # 加载数据集 from sklearn.model_selection import train_test_split # 数据划分工具 from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 特征标准化 from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 线性模型 ``` #### 示例代码下面是一个简单的例子，展示如何加载鸢尾花数据集并训练一个逻辑回归模型： ```python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 加载数据集 data = load_iris() X, y = data.data, data.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) # 创建模型 model = LogisticRegression() # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 输出准确率 print(f"模型准确率为: {model.score(X_test, y_test)}") ``` 以上就是导入及简单使用的流程。

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