sklearn庫(kù)（也稱為scikit-learn）是一個(gè)用于機(jī)器學(xué)習(xí)的Python庫(kù)，提供了許多功能和工具。以下是sklearn庫(kù)的一些主要功能：
數(shù)據(jù)預(yù)處理：包括數(shù)據(jù)清洗、特征縮放、特征選擇、特征編碼等。
數(shù)據(jù)降維：包括主成分分析（PCA）和線性判別分析（LDA）等。
模型選擇與評(píng)估：包括交叉驗(yàn)證、網(wǎng)格搜索、模型評(píng)估指標(biāo)等。
監(jiān)督學(xué)習(xí)算法：包括線性回歸、邏輯回歸、決策樹、支持向量機(jī)、樸素貝葉斯、K近鄰等。
無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法：包括聚類算法（如K均值、層次聚類、DBSCAN等）和降維算法（如PCA、LLE等）。
集成方法：包括隨機(jī)森林、梯度提升樹、AdaBoost等。
特征工程：包括特征提取、特征轉(zhuǎn)換、特征選擇等。
模型持久化：可以將訓(xùn)練好的模型保存到磁盤上，以便以后使用。
可視化工具：可以繪制學(xué)習(xí)曲線、決策邊界等。
總之，sklearn庫(kù)提供了許多機(jī)器學(xué)習(xí)算法和工具，可以用于數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型選擇和評(píng)估等任務(wù)。
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