Python 2.x 中如何使用scikit-learn模块进行机器学习
导语：机器学习是一门研究如何使计算机能够通过数据学习并改进自身性能的学科。scikit-learn是一个基于Python的机器学习库，它提供了许多机器学习算法和工具，使得机器学习变得更加简单和高效。
本文将介绍如何在Python 2.x 中使用scikit-learn模块进行机器学习，同时提供示例代码。
一、安装scikit-learn模块首先，我们需要确保已经安装了Python 2.x 版本。然后，可以通过pip命令安装scikit-learn模块：
pip install -U scikit-learn
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安装完成后，就可以开始使用scikit-learn模块进行机器学习了。
二、加载数据集在机器学习中，我们通常需要加载和处理数据集。scikit-learn提供了许多内置的数据集，可以直接使用。下面以鸢尾花数据集为例进行示范：
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
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上述代码中，我们使用load_iris()函数加载了鸢尾花数据集，然后将数据集中的输入数据存储在变量X中，将对应的标签存储在变量y中。
三、划分数据集在训练机器学习模型之前，我们需要将数据集划分为训练集和测试集。scikit-learn提供了train_test_split函数来实现数据集的划分。
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
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上述代码中，我们将数据集划分为训练集和测试集，其中test_size=0.2表示测试集的比例为20%，random_state=42表示随机种子，以确保每次划分结果的一致性。
四、选择模型在机器学习中，我们可以选择不同的模型来训练我们的数据集。在scikit-learn中，每个模型都有对应的类，我们可以通过创建模型类的实例来选择不同的模型。
以支持向量机（SVM）为例，使用SVC类来创建一个SVM模型的实例：
from sklearn.svm import SVC
model = SVC()
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五、训练模型一旦选择了模型，我们就可以使用训练数据集对模型进行训练。
model.fit(X_train, y_train)
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上述代码中，我们使用fit方法对模型进行训练，将训练数据集X_train和对应的标签y_train作为输入。
六、模型评估在训练完成后，我们需要使用测试数据集来评估模型的性能。
score = model.score(X_test, y_test)
print("模型准确率：", score)
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上述代码中，我们使用score方法计算模型在测试数据集上的准确率，并输出评估结果。
七、模型预测最后，我们可以使用训练好的模型进行预测。
y_pred = model.predict(X_test)
print("预测结果：", y_pred)
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上述代码中，我们使用predict方法对测试数据集进行预测，并输出预测结果。
总结：通过本文的介绍，我们了解到了如何在Python 2.x 中使用scikit-learn模块进行机器学习。我们学习了加载数据集、划分数据集、选择模型、训练模型、模型评估和模型预测等基本步骤，并给出了相应的代码示例。
希望本文对你在学习机器学习以及使用scikit-learn模块时有所帮助。祝你学习进步，掌握机器学习的技巧！
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