在此文中，我們將討論python中的scikit-learn。 在談論scikit learn之前，必須先了解機器學習的概念，並且必須知道如何將python用於資料科學。 借助機器學習，您無需手動收集見解。 您只需要乙個演算法，機器就會為您完成剩下的工作！ 這不令人興奮嗎？ scikit學習是我們可以使用python實現機器學習的吸引力之一。 它是乙個免費的機器學習庫，其中包含用於資料分析和挖掘目的的簡單有效的工具。
什麼是機器學習？
機器學習是一種人工智慧，可以讓軟體應用程式從資料中學習，並在無需人工干預的情況下更準確地**結果。 但是那是怎麼發生的呢？ 為此，需要對機器進行一些資料訓練，並基於此資料，它將檢測模式以建立模型。 從資料中獲取知識並提供有力見解的過程全都與機器學習有關。 請參考下圖，以更好地了解其工作原理：
系統使用資料來學習演算法，然後使用它來構建**模型。 稍後，我們調整模型或使用反饋資料提高模型的準確性。 使用此反饋資料，我們可以調整模型並**對新資料集的操作。 我們將討論一種演算法方法的用例，其中我們將訓練和測試資料，這將幫助您更好地了解它是否適合您的特定問題。
scikit learn概述
scikit learning是用於在python中執行機器學習的庫。 scikit learn是乙個開放源**庫，已獲得bsd許可，並且可以在各種情況下重用，鼓勵學術和商業用途。 它在python中提供了一系列有監督和無監督的學習演算法。 scikit學習包括流行的演算法和庫。 除此之外，它還包含以下軟體包：
numpy
matplotlib
scipy (scientific python)
接下來，必須以類似的方式匯入sklearn。 scikit學習是基於scipy（科學python）構建的，必須先安裝scipy（科學python），然後才能使用scikit-learn。另外，安裝scipy和wheel軟體包（如果不存在），您可以輸入以下命令：
pip install scipy
匯入上述庫後，讓我們更深入地了解scikit learn的用法。
scikit learning提供了示例資料集，例如iris和digits。 您可以匯入資料集並使用它們。 之後，您必須匯入svm，它代表支援向量機。 svm是機器學習的一種形式，用於分析資料。
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn import svm
digits= datasets.load_digits()
print(digits.data)
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