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此外，sklearn还提供了一些实用的工具，如数据预处理、交叉验证、模型选择、模型评估等，使得整个机器学习的流程更加简单和高效。找一些数据集，尝试应用不同的算法和技术，并进行调优和评估。scikit-learn的文档是学习和使用该库的重要资源，它提供了详细的API参考、教程和示例，帮助用户了解每个模块和函数的用法和参数。1. Python基础：scikit-learn是基于Python的库，因此你需要熟悉Python编程语言的基础知识，包括数据类型、函数、面向对象编程、列表、字典、循环、条件语句等等。

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