由 dawei Python机器学习入门，可以从一个简单的例子开始。比如使用scikit-learn库中的内置数据集，如鸢尾花数据集（Iris）。这个数据集包含不同种类的鸢尾花的四个特征，如花瓣长度、宽度等，以及对应的类别标签。
加载数据后，需要对数据进行预处理。这包括标准化、缺失值处理和数据分割。例如，使用StandardScaler来标准化数据，让模型更容易收敛。同时，将数据分为训练集和测试集，通常比例为7:3或8:2。
AI绘图结果，仅供参考
接下来选择一个合适的模型。对于初学者来说，逻辑回归或K近邻算法是不错的选择。它们简单且易于理解。通过fit方法训练模型，然后用predict方法预测测试集的结果。
评估模型性能是关键步骤。常用的指标有准确率、精确率、召回率和F1分数。使用sklearn的metrics模块可以快速计算这些指标，帮助判断模型是否过拟合或欠拟合。
•可以尝试调整超参数，如K近邻中的k值或逻辑回归的正则化强度。使用网格搜索（GridSearchCV）能更高效地找到最佳参数组合，提升模型表现。