什么是"Scikit Learn"？
scikit-learn是一个用于Python的机器学习库，提供了简单高效的工具，用于预测性数据分析。它建立在NumPy、SciPy和matplotlib之上，具有开放源代码的BSD许可证，可在各种环境中重复使用。
"Scikit Learn"有哪些功能？
1. 分类：识别对象属于哪个类别，如垃圾邮件检测、图像识别等。支持的算法包括梯度提升、最近邻、随机森林、逻辑回归等。
2. 回归：预测与对象相关的连续值属性，如药物反应、股票价格等。支持的算法包括梯度提升、最近邻、随机森林、岭回归等。
3. 聚类：将相似对象自动分组到集合中，如客户分割、实验结果分组等。支持的算法包括k-Means、HDBSCAN、层次聚类等。
4. 降维：减少要考虑的随机变量数量，如可视化、提高效率等。支持的算法包括PCA、特征选择、非负矩阵分解等。
5. 模型选择：比较、验证和选择参数和模型，提高准确性。支持的算法包括网格搜索、交叉验证、度量等。
6. 预处理：特征提取和归一化，用于转换输入数据以适用于机器学习算法。
应用场景：
scikit-learn可应用于各种机器学习任务，包括垃圾邮件检测、图像识别、药物反应预测、股票价格预测、客户分割、实验结果分组、可视化等。
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