机器学习 - scikit-learn 文档指南 📚

欢迎访问 scikit-learn 中文文档页面！这是一个专注于机器学习算法实现与应用的开源库，适合开发者和数据科学爱好者学习。以下是核心内容概览：

🧠 简介

• scikit-learn 提供了高效的工具，用于数据挖掘、数据分析和建模
• 支持多种经典算法：回归、分类、聚类、降维等
• 代码示例使用 Python 编写，兼容 NumPy 和 SciPy

机器学习

🛠 安装指南

1. 使用 pip 安装：pip install scikit-learn
2. 验证安装：运行 import sklearn; print(sklearn.__version__)
3. 官方文档地址：scikit-learn 官方文档

📊 核心模块

• 数据预处理：标准化、归一化、缺失值处理
• 模型选择：分类（SVM、决策树）、回归（线性回归、随机森林）
• 评估指标：准确率、F1 分数、交叉验证

数据可视化

🌐 扩展阅读

• scikit-learn 教程：入门实践指南
• 机器学习实战案例：探索真实场景应用
• 算法原理详解：深入理解底层逻辑

算法流程