Scikit-learn本身并不具備模型自我學習的功能。模型自我學習一般指的是模型在不斷接收新數據并根據新數據進行自我調整和優化的過程。在Scikit-learn中，可以通過結合其他庫或自定義算法來實現模型的自我學習功能。
一種常見的方法是使用增量學習的技術，比如在線學習（online learning）或增量式學習（incremental learning）。在這種方法中，模型可以不斷地接收新數據并更新自身參數，從而保持模型的精度和泛化能力。
另一種方法是結合Scikit-learn和其他機器學習庫，比如TensorFlow或PyTorch，利用深度學習模型來實現模型的自我學習功能。通過深度學習技術，模型可以更好地處理復雜的數據和模式，從而提高模型的自我學習能力。
總之，要實現模型的自我學習功能，需要結合不同的技術和工具，并根據具體的需求選擇合適的方法來實現。Scikit-learn機器學習庫，提供了豐富的算法和工具，可以作為實現模型自我學習的基礎。
