Scikit-learn：Python 机器学习的瑞士军刀

Scikit-learn（简称 sklearn）是 Python 中最流行且功能强大的机器学习库之一，广泛应用于数据分析、模型训练和算法实现。它基于 NumPy 和 SciPy 构建，提供了丰富的机器学习算法和数据预处理工具，适用于分类、回归、聚类和降维等多种任务。本文将详细介绍 Scikit-learn 的安装、核心功能、应用场景及使用示例，帮助读者快速上手并掌握这一强大的工具。

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一、Scikit-learn 简介

Scikit-learn 是一个开源的机器学习库，支持监督学习和非监督学习等多种算法。它的设计目标是简单、高效、可访问，适用于各种规模的数据集。Scikit-learn 的核心功能包括：

1. 数据预处理：包括数据清洗、特征缩放、归一化等。

2. 模型训练：提供线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等经典算法。

3. 模型评估：提供准确率、召回率、F1 分数、均方误差等评估指标。

4. 模型选择：支持交叉验证、网格搜索等方法，帮助选择最优模型。

5. 降维与特征选择：支持主成分分析（PCA）、t-SNE 等降维算法。

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二、安装 Scikit-learn

Scikit-learn 可以通过 Python 的包管理器 pip 进行安装。在命令行中运行以下命令即可：

bash复制

pip install -U scikit-learn

如果使用 An