sklearn作为Python中关键的机器学习库，提供了丰富的算法，包括分类、回归、聚类等，适用于监督和非监督学习。其内置数据集及完善文档使初学者易于上手。本文将介绍sklearn的主要模块及其应用。
sklearn是python的重要机器学习库，其中封装了大量的机器学习算法，如：分类、回归、降维以及聚类；还包含了监督学习、非监督学习、数据变换三大模块。sklearn拥有完善的文档，使得它具有了上手容易的优势；并它内置了大量的数据集，节省了获取和整理数据集的时间。因而，使其成为了广泛应用的重要的机器学习库。下面简单介绍一下sklearn下的常用方法。
sklearn.neighbors #近邻算法 sklearn.svm #支持向量机 sklearn.kernel_ridge #核-岭回归 sklearn.discriminant_analysis #判别分析 sklearn.linear_model #广义线性模型 sklearn.ensemble #集成学习 sklearn.tree #决策树 sklearn.naive_bayes #朴素贝叶斯 sklearn.cross_decomposition #交叉分解 sklearn.gaussian_process #高斯过程 sklearn.neural_network #神经网络 sklearn.calibration #概率校准 sklearn.isotonic #保守回归 sklearn.feature_selection #特征选择 sklearn.multiclass #多类多标签算法
以上的每个模型都包含多个算法，在调用时直接import即可 例如
from sklearn.linear_model import LogisticRefression lr_model = LogisticRegression()
无监督学习
sklearn.decomposition #矩阵因子分解 sklearn.cluster # 聚类 sklearn.manifold # 流形学习 sklearn.mixture # 高斯混合模型 sklearn.neural_network # 无监督神经网络 sklearn.covariance # 协方差估计
数据变换
sklearn.feature_extraction # 特征提取 sklearn.feature_selection # 特征选择 sklearn.preprocessing # 预处理 sklearn.random_projection # 随机投影 sklearn.kernel_approximation # 核逼近
数据集
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