sklearn功能小记

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sklearn库是一个机器学习的Python库，主要包括以下功能：

1.数据预处理：包括数据清洗、缺失值填充、特征编码、特征选择、数据变换等。

2.监督学习：包括回归、分类、时间序列预测等。

3.非监督学习：包括聚类、降维、异常检测等。

4.模型评估和选择：包括交叉验证、网格搜索、模型评估指标等。

5.特征提取和特征工程：包括文本处理、图像处理等。

6.常见机器学习算法：包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、神经网络等。

7.模型性能评估：包括ROC曲线、AUC、精确率、召回率等。

8.模型持久化：可以将训练好的模型序列化保存，方便重复使用。

9.多种数据集：包括鸢尾花数据集、数字识别数据集、波士顿房价数据集等。

总之，sklearn提供了丰富的机器学习能力和工具，帮助用户快速构建机器学习模型，处理和分析数据。