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scikit-learn是一个为Python提供的开源机器学习库，它提供了简单而高效的预测性数据分析工具。该库适用于各种情境，对所有人开放，可重复使用。scikit-learn基于NumPy、SciPy和matplotlib构建，非常适合进行分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理。

• 官网地址：https://scikit-learn.org/stable/
• 是否收费： 免费

一、主要特性

• 广泛的算法：包括分类、回归、聚类等工具。
• 数据预处理：提供特征提取和标准化的功能。
• 模型选择：提供比较、验证和选择参数和模型的工具。
• 降维：减少需要考虑的随机变量数量。
• 集成：基于NumPy、SciPy和matplotlib进行全面的数据分析。
• 开源：可商用的BSD许可证下可用。

二、适用用户

scikit-learn非常适合从事机器学习项目的数据科学家、研究员和开发者。对于需要在Python中进行各种机器学习任务的人来说，这是一个强大而多功能的库。

三、为什么使用scikit-learn

• 多功能：支持广泛的机器学习任务。
• 社区支持：得到强大社区和丰富文档的支持。
• 易用性：对初学者和有经验的实践者都非常友好。
• Python生态系统的集成：与其他Python库无缝工作。

scikit-learn是一个全面的Python机器学习库，提供了用于各种数据分析任务的广泛工具。它是机器学习和数据科学领域的专业人员和爱好者的首选。