機械学習sklearnライブラリのインストールと分類、回帰データセット

機械学習sklearnライブラリのインストール：

pip install numpy

pip install matplotlib

pip install scipy

pip install sklearn

注：直接利用anaconda软件，它是直接安装好了除sklearn库的其他库。
pip install scikit-image    

回帰データセット

# # 波士顿房价预测数据
# from sklearn.datasets import load_boston
# 利福尼亚住房数据集
from sklearn.datasets import fetch_california_housing


# 加载数据集
X, y = fetch_california_housing(return_X_y=True)

分類データセット

# 鸢尾花数据集
from sklearn.datasets import load_iris


# 加载数据集
X, y = load_iris(return_X_y=True)

データセットのセグメンテーション

# 数据集切分
from sklearn.model_selection import train_test_split


# 训练集数据、测试集数据、训练集标签、测试集标签、   数据集分割为 80%训练 20%测试
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0.2)

モデルの保存と読み込み

pip install joblib

保存：

# 保存：模型、模型保存的名字
joblib.dump(value=model, filename="model_knn")

ロード：

model = joblib.load(filename="model_knn")
# 就可以预测了