Scikit-learn就像是一个“机器学习工具箱”，里面有很多现成的工具可以帮

Scikit-learn就像是一个“机器学习工具箱”，里面有很多现成的工具可以帮助我们解决不同的问题。比如： - **分类**：可以用来区分事物的类别，像分辨邮件是不是垃圾邮件。 - **回归**：可以用来预测数值，比如房价会是多少。 - **聚类**：可以把相似的东西分到一组，比如把兴趣相近的同学分成一队。 - **降维**：可以把复杂的数据简化，方便我们理解。 它的优点就是使用简单，代码清晰，特别适合初学者和数据分析师。 二、Scikit-learn 的核心模块 四大算法类型： 分类（Classification）：朴素贝叶斯、KNN、SVM 等。 回归（Regression）：随机森林回归、Lasso 回归、SVR 等。 聚类（Clustering）：K-Means、DBSCAN、Mean-Shift 等。 降维（Dimensionality Reduction）：PCA（主成分分析）、Isomap 等。 三大功能模块： 特征提取（Feature Extraction） 数据处理（Data Preprocessing） 模型评估（Model Evaluation） 三、Scikit-learn 的典型应用流程（基于官网流程图） 数据量判断： 若特征数 >50：进入机器学习流程；