sklearn（Scikit-learn）是python中一个提供机器学习算法的库，是一组简单有效的工具集，其开源、可复用。sklearn库的共分为6大部分，分别用于完成分类任务、回归任务、聚类任务、降维任务、模型选择以及数据的预处理。
1.分类任务
分类模型加载模块
最近邻算法neighbors.NearestNeighbors支持向量机svm.SVC朴素贝叶斯naive_bayes.GaussianNB决策树tree.DecisionTreeClassifier集成方法ensemble.BaggingClassifier神经网络neural_network.MLPClassifier
2.回归任务
回归模型加载模块
岭回归linear_model.RidgeLasso回归linear_model.Lasso弹性网络linear_model.ElasticNet最小角回归linear_model.Lars贝叶斯回归linear_model.BayesianRidge逻辑回归linear_model.LogisticRegression多项式回归preprocessing. PolynomialFeatures
3.聚类
聚类方法加载模块
K-meanscluster.KMeansAP聚类cluster.AffinityPropagation均值漂移cluster.MeanShift层次聚类cluster.AgglomerativeClusteringDBSCANcluster.DBSCANBIRCHcluster.Birch谱聚类cluster.SpectralClustering
4.降维任务
降维方法加载模块
主成分分析decomposition.PCA截断SVD和LSAdecomposition.TruncatedSVD字典学习decomposition.SparseCoder因子分析decomposition.FactorAnalysis独立成分分析decomposition.FastICA非负矩阵分解decomposition.NMFLDAdecomposition.LatentDirichletAllocation
