sklearn庫（也稱為scikit-learn）是一個用于機器學習的Python庫，提供了許多功能和工具。以下是sklearn庫的一些主要功能：
數據預處理：包括數據清洗、特征縮放、特征選擇、特征編碼等。
數據降維：包括主成分分析（PCA）和線性判別分析（LDA）等。
模型選擇與評估：包括交叉驗證、網格搜索、模型評估指標等。
監督學習算法：包括線性回歸、邏輯回歸、決策樹、支持向量機、樸素貝葉斯、K近鄰等。
無監督學習算法：包括聚類算法（如K均值、層次聚類、DBSCAN等）和降維算法（如PCA、LLE等）。
集成方法：包括隨機森林、梯度提升樹、AdaBoost等。
特征工程：包括特征提取、特征轉換、特征選擇等。
模型持久化：可以將訓練好的模型保存到磁盤上，以便以后使用。
可視化工具：可以繪制學習曲線、決策邊界等。
總之，sklearn庫提供了許多機器學習算法和工具，可以用于數據預處理、特征工程、模型選擇和評估等任務。
