详细介绍
Scikit-learn 是一个开源的 Python 机器学习库，建立在 NumPy、SciPy 和 Matplotlib 等科学计算库之上。它提供了简单高效的工具用于数据挖掘和数据分析，适用于各种机器学习任务，包括分类、回归、聚类、降维、模型选择和数据预处理等。Scikit-learn 的设计目标是提供一个易于使用且功能强大的工具，使得机器学习技术能够被广泛使用。
主要功能
- 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：提供交叉验证、网格搜索等工具用于模型选择和参数调优。
- 数据预处理：包括标准化、归一化、缺失值处理等数据预处理方法。
- 特征提取：支持文本和图像的特征提取，如TF-IDF、词袋模型等。