scikit-learn 文档指南 📚

欢迎访问 scikit-learn 的官方文档！这是一个用于数据挖掘和数据分析的机器学习库，基于 Python 编程语言。以下是关键内容概览：

🌟 核心功能

• 监督学习：支持分类（如 SVM、随机森林）和回归（如线性回归、岭回归）
• 无监督学习：包含聚类（K-Means）、降维（PCA）和异常检测
• 预处理工具：数据标准化、缺失值处理、特征编码
• 模型评估：交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线分析
• 集成学习：梯度提升决策树（GBDT）、Bagging 方法

📌 快速入门

1. 安装：pip install scikit-learn
2. 导入：import sklearn
3. 数据集示例：加载 Iris 数据集
4. 模型训练：model.fit(X_train, y_train)
5. 预测：model.predict(X_test)

📊 可视化推荐

如需深入学习，可访问 scikit-learn 教程页面 获取实战案例。欢迎贡献文档或提出建议！