什麼是 scikit-learn？
scikit-learn 是一個用於 Python 程式語言的開源機器學習函式庫。它包含各種分類、迴歸和聚類演算法，包括支援向量機、隨機森林、梯度提升、k-means 和 DBSCAN，並設計為與 Python 的數值和科學函式庫 NumPy 和 SciPy 互通。
如何使用 scikit-learn？
- 透過 pip 或 conda 安裝 scikit-learn，然後在 Python 程式碼中匯入它。該函式庫提供一致的介面，使用 fit() 方法擬合模型，使用 predict() 進行預測，使用 transform() 轉換資料。官方網站提供大量文件和教學。
scikit-learn 的核心功能
- 分類：識別物件屬於哪個類別。
- 迴歸：預測與物件相關的連續值屬性。
- 聚類：將相似物件自動分組為集合。
- 降維：減少要考慮的隨機變數數量。
- 模型選擇：比較、驗證和選擇參數和模型。
- 預處理：特徵提取和正規化。
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