pip install scikit-learn👉 sklearn = 用来做机器学习（预测 / 分类 / 聚类）的工具箱
对于机器学习来说，最常用的算法工具包是 scikit-learn，简称 sklearn，它是使用最广泛的开源 Python 机器学习库，堪称机器学习神器。sklearn 提供了大量用于数据挖掘的机器学习工具，覆盖数据预处理、可视化、交叉验证和多种机器学习算法。
一、
二、feature_selection模块
1、SelectKBest特征选择
2、StandardScaler 和 MinMaxScaler特征缩放
3、KFold和cross_val_score交叉验证
在交叉验证中，训练集和验证集的拆分可以通过 sklearn.model_selection 中的 KFold 函数实现。在这个函数中，有三个主要参数需要我们了解一下：
4、GridSearchCV调参
1、分类（Classification）
比如：
- 判断邮件是不是垃圾邮件
- 判断用户会不会流失
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
2、 回归（Regression）
比如：
- 预测房价
- 预测销量
from sklearn.linear_model import LinearRegression
3、聚类（Clustering）
比如：
- 用户分群
- 客户画像
from sklearn.cluster import KMeans
4、数据预处理
比如：
- 标准化
- 缺失值处理
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
5、模型评估
比如：
- 准确率
- 混淆矩阵
from sklearn.metrics import accuracy_score