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使用 sklearn 資料集的專家指南 您是否希望提高機器學習技能並使用 Python 的流行庫 scikit-learn (sklearn) 處理資料集？如果是這樣，那麼您來對地方了！在本文中，我們將為您提供有關如何有效使用 sklearn 資料集的專家指南，從載入和探索資料到訓練機器學習模型。 什麼是sklearn？ scikit-learn，通常縮寫為 sklearn，是一個強大的 Python 機器學習函式庫，提供了用於建置和部署機器學習模型的各種工具。無論您是初學者還是經驗豐富的資料科學家，sklearn 都提供了一個用戶友好的介面，用於處理資料集和實現各種機器學習演算法。 在sklearn中載入資料集 使用 sklearn 的第一步是載入資料集。值得慶幸的是，sklearn 提供 電話號碼列表 了各種內建資料集供您練習，例如著名的 Iris 資料集。您也可以使用 Pandas 和 NumPy 等庫匯入外部資料集。讓我們看看如何在 sklearn 中載入 Iris 資料集： from sklearn import datasets # Load the Iris dataset iris = datasets.load_iris() 探索資料集 載入資料集後，探索和理解其結構至關重要。 sklearn 資料集通常以 Bunch 物件的形式出現，其中包含有關資料、目標變數和特徵名稱的資訊。讓我們仔細看看 Iris 資料集： # … Read more