Scikit-learn 是一个开源的机器学习库，旨在提供简单高效的机器学习工具。下面是关于 Scikit-learn 的一些常见术语解释：
常见术语
模型 (Model): 模型是机器学习算法学习数据集后的输出，可以用来对新数据进行预测或分类。
特征 (Feature): 特征是输入数据中的单个属性，用于训练模型。
分类 (Classification): 分类是一种预测任务，其中模型将输入数据分为不同的类别。
回归 (Regression): 回归是一种预测任务，其中模型预测一个连续的数值。
模型选择 (Model Selection): 模型选择是选择最佳模型的过程，以获得最佳的预测性能。
交叉验证 (Cross-validation): 交叉验证是一种评估模型性能的方法，通过将数据集分为训练集和验证集来避免过拟合。
过拟合 (Overfitting): 过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳的情况。
图片示例
算法流程图
特征工程
扩展阅读
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