详细介绍
Scikit-learn（简称 sklearn）是一个基于 Python 的开源机器学习库，广泛用于数据挖掘和数据分析。它构建在 NumPy、SciPy 和 matplotlib 等科学计算库之上，提供了简单高效的工具用于数据预处理、模型选择、模型训练、模型评估和模型部署。Scikit-learn 的设计目标是提供一个统一的接口，使得用户可以方便地使用各种机器学习算法。
主要功能
- 数据预处理：包括数据清洗、特征提取、特征选择、数据标准化等。
- 分类：支持多种分类算法，如支持向量机（SVM）、随机森林、K近邻（KNN）等。
- 回归：提供线性回归、岭回归、Lasso 回归等多种回归算法。
- 聚类：包括 K均值聚类、层次聚类、DBSCAN 等聚类算法。
- 降维：支持主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等降维技术。
- 模型选择与评估：提供交叉验证、网格搜索、模型评估指标等功能。
- 集成方法：包括 Bagging、Boosting、随机森林等集成学习算法。
- 特征工程：提供特征提取、特征选择、特征转换等功能。