scikit-learn是Python中用于机器学习的开源库，基于NumPy、SciPy和Matplotlib构建，提供统一高效的API，支持分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理等功能，适用于中小规模数据集的分析与建模，广泛应用于教学、原型开发和传统机器学习项目。
scikit-learn 是 Python 中一个开源的机器学习库，专门用于实现各种经典的机器学习算法和数据处理工具。它建立在 NumPy、SciPy 和 Matplotlib 等科学计算库之上，提供了简单高效的接口，适用于数据挖掘和数据分析任务。
核心功能
scikit-learn 支持多种机器学习任务，主要包括：
易用性和一致性
该库设计注重统一性，几乎所有算法都遵循相同的使用模式：
这种一致的 API 极大降低了学习和使用成本。
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适用场景
scikit-learn 更适合中小规模数据集，常用于教学、原型开发和传统机器学习项目。它不支持深度学习（这类任务通常用 TensorFlow 或 PyTorch），但在监督学习和无监督学习的经典算法方面非常全面且稳定。
基本上就这些，如果你在做数据分析或入门机器学习，scikit-learn 几乎是必备工具。
