Sklearn

Scikit-learn (Sklearn) - это библиотека машинного обучения для Python, которая предоставляет простой и эффективный инструментарий для анализа данных и построения моделей машинного обучения. Она включает в себя множество алгоритмов для классификации, регрессии, кластеризации, а также инструменты для предScikit-learn (Sklearn) - это библиотека машинного обучения для Python, которая предоставляет простой и эффективный способ работы с алгоритмами машинного обучения. Она включает в себя множество классических алгоритмов, таких как метод опорных векторов, случайный лес, наивный байесовский классификатор, k-средних и многие другие.

Вы можете ознакомиться с документацией Sklearn на официальном сайте: https://scikit-learn.org/stable/

Также, здесь есть ссылка на GitHub репозиторий Sklearn, где вы можете найти исходный код библиотеки: https://github.com/scikit-learn/scikit-learn

Если вам нужен пример кода, вот простой пример использования Sklearn для обучения и предсказания с помощью метода опорных векторов:

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC

# Загружаем датасет и разделяем на обучающую и тестовую выборки
iris = datasets.load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

# Создаем модель метода опорных векторов и обучаем ее на обучающих данных
model = SVC()
model.fit(X_train, y_train)

# Делаем предсказание на тестовых данных
predictions = model.predict(X_test)

# Оцениваем точность модели
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print(f'Accuracy: {accuracy}')

Надеюсь, эта информация была полезной для вас!