Comment utiliser Scikit-Learn en Python [Tutoriel complet]

```

pip installer scikit-learn

```

2. Données

```

à partir de sklearn.datasets, importez load_iris

iris =charge_iris()

print(iris.data.shape) # (150, 4)

print(iris.cible) # [0 0 0 ... 1 1 1]

```

3. Fractionner les données

```

depuis sklearn.model_selection importer train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test =train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.25)

```

4. Créer un modèle

```

à partir de sklearn.tree importer DecisionTreeClassifier

clf =DécisionTreeClassifier()

```

5. Formation

```

clf.fit(X_train, y_train)

```

6. Prédiction

```

y_pred =clf.predict(X_test)

```

7. Précision

```

à partir de sklearn.metrics, importez précision_score

score =précision_score (y_test, y_pred)

imprimer(score) # 0,96

```