scikit-学习添加训练数据

scikit-learn是一个用于机器学习的Python库，它提供了丰富的工具和算法，用于数据预处理、特征工程、模型选择和评估等任务。它是开源的，易于使用且具有广泛的应用场景。

scikit-learn的主要特点包括：

1. 丰富的机器学习算法：scikit-learn提供了包括分类、回归、聚类、降维等多种机器学习算法，如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、神经网络等。这些算法可以帮助开发者解决各种实际问题。
2. 简单易用的API：scikit-learn的API设计简洁明了，易于上手和使用。开发者可以通过几行代码完成数据预处理、模型训练和评估等任务。
3. 数据预处理和特征工程：scikit-learn提供了丰富的数据预处理和特征工程工具，如数据标准化、缺失值处理、特征选择、特征提取等。这些工具可以帮助开发者提高数据质量和模型性能。
4. 模型选择和评估：scikit-learn提供了多种模型选择和评估的方法，如交叉验证、网格搜索、学习曲线等。这些方法可以帮助开发者选择最佳的模型和参数，并评估模型的性能。
5. 并行计算支持：scikit-learn支持并行计算，可以利用多核CPU或分布式计算资源加速模型训练和预测过程。
6. 应用场景：scikit-learn广泛应用于各个领域，如金融、医疗、电商、社交网络等。它可以用于数据挖掘、预测分析、图像识别、自然语言处理等任务。

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