什么是 scikit-learn？
scikit-learn 是一个面向 Python 编程语言的开源机器学习库。它包含各种分类、回归和聚类算法，包括支持向量机、随机森林、梯度提升、k-means 和 DBSCAN，并设计为与 Python 的数值和科学库 NumPy 和 SciPy 互操作。
如何使用 scikit-learn？
- 通过 pip 或 conda 安装 scikit-learn，然后在 Python 代码中导入它。该库提供一致的接口，使用 fit() 方法拟合模型，使用 predict() 进行预测，使用 transform() 转换数据。官方网站提供大量文档和教程。
scikit-learn 的核心功能
- 分类：识别对象属于哪个类别。
- 回归：预测与对象相关的连续值属性。
- 聚类：将相似对象自动分组为集合。
- 降维：减少要考虑的随机变量数量。
- 模型选择：比较、验证和选择参数和模型。
- 预处理：特征提取和归一化。
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