📚sklearn库主要模块功能简介💡
导读 Scikit-learn（简称sklearn）是Python中最受欢迎的机器学习库之一，堪称数据科学家的得力助手！它提供了简单高效的工具来实现数据挖掘和数
Scikit-learn（简称sklearn）是Python中最受欢迎的机器学习库之一，堪称数据科学家的得力助手！它提供了简单高效的工具来实现数据挖掘和数据分析任务。无论你是初学者还是资深开发者，sklearn都能满足你的需求。下面简单介绍几个核心模块：
>Data Preprocessing | 数据预处理
数据预处理是建模前的重要步骤，包括标准化、归一化、缺失值填补等操作。通过`preprocessing`模块，我们可以轻松完成这些任务，为后续模型训练打下坚实基础。
>Supervised Learning | 监督学习
监督学习模块包含多种经典算法，如线性回归、支持向量机(SVM)、决策树等。无论是分类还是回归问题，sklearn都提供了丰富的选择。
>Unsupervised Learning | 无监督学习
聚类与降维是无监督学习的经典应用场景。利用`cluster`模块可以快速实现K-means聚类；而`decomposition`模块则支持主成分分析(PCA)，帮助我们降低维度，提升计算效率。
>Model Selection & Evaluation | 模型选择与评估
如何挑选最佳模型？交叉验证(Cross Validation)功不可没！此外，准确率、召回率等指标也能帮助我们客观评价模型表现。
无论你正在构建预测模型还是探索未知领域，sklearn都是不可或缺的好帮手！🌟
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