【官方文件】點選進入

    參考博文：sklearn庫的學習（po主yealxxy，《——部分圖和內容轉自）

                        ML神器：sklearn的快速使用（po主ML小菜鳥，《——部分內容轉自

一 什麼是sklearn

    全稱scikit-learn，是python中機器學習的包，有以下特點（摘自官方文件）：

• 是資料探勘和資料分析的簡單好用的工具
• 易上手 可重用
• 基於NumPy, SciPy, and matplotlib
• 開源，商業可用      

1.1 機器學習一覽

    天啦嚕這張圖的machine learning架構真的好清楚，忍不住拿來用一下。

    機器學習的常見流程：獲取資料 -> 資料預處理 -> 訓練建模 -> 模型評估 -> 預測，分類

    sklearn的演算法也是按照機器學習流程內容大概分為幾塊

二 sklearn使用

2.1 import

2.2資料集

  資料集模組為sklearn.datasets 官方手冊

  sklearn包含一些資料集，可供使用者直接呼叫，以下為小資料集的使用，不需要下載

from sklearn import datasets


iris = datasets.load_iris() # 匯入鳶尾花資料集
X = iris.data # 獲得其特徵向量
y = iris.target # 獲得樣本label