Scikit-learn 簡介
Scikit-learn 是一個 Python 的機器學習函式庫，它讓你可以 很簡單地使用機器學習技術，例如 分類（分類貓狗🐱🐶）、預測（房價💰）、群組分析（找出不同顧客類型👥），而不需要自己從零寫機器學習的數學公式。
📌 1. 為什麼要用 Scikit-learn？
機器學習本來很複雜，但 Scikit-learn 讓我們只要幾行程式碼就能完成機器學習，像這樣：
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 準備資料
X = [[1], [2], [3], [4]] # 房子的坪數
y = [10, 20, 30, 40] # 房價（萬）
# 建立機器學習模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y) # 訓練模型
# 預測新房子的價格
print(model.predict([[5]])) # 預測 5 坪的房價
📌 這樣我們就能讓機器學習數據，並預測未來的房價！ 🚀
📌 2. Scikit-learn 能做什麼？
Scikit-learn 提供了很多 機器學習的工具，像是：
| 功能 | 可以做的事情 | 範例 |
|---|---|---|
| 分類（Classification） | 判斷某個東西屬於哪一類 | 貓🐱 or 狗🐶、垃圾郵件 or 正常郵件📩 |
| 迴歸（Regression） | 預測數值 | 預測房價💰、預測氣溫🌡️ |
| 聚類（Clustering） | 找出相似的群組 | 找出顧客類型👥、分辨不同音樂風格🎵 |
| 降維（Dimensionality Reduction） | 縮減數據的維度 | 壓縮圖像📸、找出重要特徵 |
| 數據處理（Preprocessing） | 數據整理與標準化 | 調整數值範圍🔢、處理缺失值❌ |
📌 這些功能讓我們可以讓 AI 學習，然後做出決策！
📌 3. 如何安裝 Scikit-learn？
在電腦上打開 Terminal（終端機） 或 Cmd（命令提示字元），輸入：
📌 這樣就可以安裝 Scikit-learn，開始使用機器學習！
📌 4. 簡單範例
① 用 Scikit-learn 讓 AI 學會「分辨貓狗」
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 假設：1 代表貓🐱，0 代表狗🐶
X = [[10, 5], [8, 3], [2, 4], [1, 2]] # 數據（體重, 跑步速度）
y = [1, 1, 0, 0] # 1 = 貓，0 = 狗
# 建立決策樹模型
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X, y) # 訓練 AI
# 預測新動物
print(model.predict([[5, 4]])) # 輸入新數據，看看 AI 認為是貓還是狗
📌 這樣 AI 就可以學習如何分辨貓和狗，並做出預測！
② 預測未來房價
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = [[1], [2], [3], [4]] # 坪數
y = [10, 20, 30, 40] # 房價（萬）
model = LinearRegression()
model.fit(X, y) # 訓練 AI
print(model.predict([[5]])) # 預測 5 坪的房價
📌 這樣 AI 就能學會房價規律，並預測未來房價！
📌 5. Scikit-learn 讓機器學習變簡單！
| 傳統機器學習（數學推導） | Scikit-learn（簡單易用） |
|---|---|
| 需要自己寫出公式和規則 | 幾行程式碼就能訓練 AI |
| 需要大量數學和程式能力 | 初學者也能輕鬆使用 |
| 計算速度較慢 | 最佳化的演算法，計算快 |
📌 如果你想學機器學習，Scikit-learn 是最好的入門工具！🚀🔥