scikit-learn（也称为sklearn）功能模块说明

scikit-learn是一个流行的Python机器学习库，提供了丰富的功能模块，用于数据预处理、特征选择、模型训练、模型评估和模型选择。本文将介绍scikit-learn的一些重要功能模块，并提供相应的源代码示例。

1. 数据预处理模块

数据预处理在机器学习中起着重要的作用，它包括数据清洗、特征缩放、数据变换等步骤。scikit-learn提供了一些功能模块来帮助我们进行数据预处理。

a. 数据清洗：scikit-learn的preprocessing模块提供了一系列函数用于数据清洗，如处理缺失值、处理异常值等。下面是一个处理缺失值的示例：

from sklearn.impute import SimpleImputer

# 创建一个SimpleImputer对象，用均值填充缺失值
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')