欢迎来到scikit-learn的官方学习指南！这个强大的Python库为数据科学和机器学习提供了简单高效的工具。📌 本教程包含以下内容：
核心概念
- 数据预处理：
StandardScaler、PCA等工具 - 模型训练：
fit()方法与交叉验证 - 评估指标：准确率、F1分数、混淆矩阵
- 数据预处理：
常用算法
- 分类：
KNeighborsClassifier、SVC - 回归：
LinearRegression、RandomForestRegressor - 聚类：
KMeans、DBSCAN
- 分类：
实践示例
- 鸢尾花分类 📊
- 糖尿病预测 🩺
- 手写数字识别 🖋️
- 鸢尾花分类 📊
🔍 扩展阅读：
点击了解scikit-learn高级主题
💡 小贴士：学习过程中遇到问题？访问社区论坛 获取帮助！
scikit learn logo