提到机器学习，不得不提的就是强大的 `scikit-learn`（简称 `sklearn`）！它是一个功能全面且易于使用的 Python 机器学习库，适合从数据预处理到模型评估的全流程操作。😊
首先，官网将 `sklearn` 分为几个核心模块：
>Data Preprocessing 🔧
这是数据清洗和转换的第一步，包括标准化、归一化以及特征提取等操作。
>Supervised Learning ⚡️
监督学习是主流任务之一，涵盖回归、分类算法（如线性回归、SVM、随机森林等）。
>Unsupervised Learning 🌀
无监督学习则专注于聚类与降维技术，比如 K-means 和 PCA。
>Model Selection & Evaluation 📊
这部分提供交叉验证、网格搜索等功能，帮助优化模型性能。
>Other Tools ✨
还包括一些辅助工具，例如管道流（Pipeline）、并行计算支持等。
无论你是初学者还是资深开发者，`sklearn` 都能为你提供强大支持！🌟 快去官网探索更多宝藏吧！✨