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Scikit-learn（简称sklearn）是一个开源的Python机器学习库，提供了简单高效的工具，用于数据挖掘和数据分析。它包含了各种分类、回归、聚类算法，并且接口统一，使用方便。下面将详细介绍sklearn中的一些常用方法。 数据预处理1.1 数据导入与加载加载Iris数据集加载手写数字数据集加载波士顿房价数据集加载糖尿病数据集1.2 数据分割集划分为训练集和测试集1.3 特征缩放标准化特征使其均值为0，标准差为1将特征缩放到给定的最小值和最大值之间标准化每个样本（l1或l2范数）1.4 编码处理对类别型特征进行独热编码对标签进行编码 监督学习2.1 分类逻辑回归分类器随机梯度下降分类器（支持线性SVM）决策树分类器随机森林分类器支持向量机分类器线性支持向量机分类器AdaBoost分类器梯度提升分类器K近邻分类器高斯朴素贝叶斯分类器2.2 回归决策树回归器随机森林回归器 无监督学习3.1 聚类K均值聚类层次聚类DBSCAN聚类3.2 降维主成分分析t-SNE降维3.3 特征选择选择K个最好的特征选择百分比的最好特征3.4 关联规则Apriori关联规则算法FP-Growth关联规则算法 模型选择与评估4.1 交叉验证计算交叉验证得分划分训练集和测试集4.2 模型评估计算分类准确率计算均方误差（回归）计算混淆矩阵输出分类报告4.3 特征重要性可以直接获取特征重要性 管道与模型持久化5.1 管道数据处理步骤和最终估计器组合成一个整体5.2 模型持久化保存模型到文件从文件加载模型 示例代码下面是一个使用sklearn进行