Scikit-learn 是一个强大的 Python 库，主要用于数据挖掘和数据分析。它提供了丰富的机器学习算法，包括分类、回归、聚类、降维等。以下是一些 Scikit-learn 的主要特点：

  • 简单易用：Scikit-learn 提供了简洁的 API 和丰富的文档，使得用户可以轻松地实现各种机器学习算法。
  • 算法丰富：Scikit-learn 包含了多种经典的机器学习算法，如支持向量机、决策树、随机森林、朴素贝叶斯等。
  • 可视化：Scikit-learn 支持多种可视化工具，可以帮助用户更好地理解模型和结果。

Scikit-learn Logo

以下是一些 Scikit-learn 中常用的算法：

  • 分类算法：如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、朴素贝叶斯等。
  • 回归算法：如线性回归、岭回归、LASSO 回归等。
  • 聚类算法：如 K-Means、层次聚类、DBSCAN 等。
  • 降维算法：如 PCA、t-SNE 等。

Scikit-learn 是机器学习领域的重要工具之一，如果您想了解更多关于 Scikit-learn 的内容，可以访问我们的 Scikit-learn 教程。

希望以上信息对您有所帮助！👍