Scikit-Learn.pdf

1. Basic Example
   • 数据加载与预处理
2. Model Creation
   • 监督学习（线性回归、SVM、朴素贝叶斯、KNN）
   • 无监督学习（PCA、K-Means）
3. Model Fitting & Prediction
   • 模型训练与预测方法
4. Evaluation Metrics
   • 分类（准确率、混淆矩阵）
   • 回归（MAE、MSE、R²）
   • 聚类（调整兰德指数、同质性）
5. Cross-Validation
   • 交叉验证与数据划分
6. Hyperparameter Tuning
   • 网格搜索（GridSearchCV）
   • 随机搜索（RandomizedSearchCV）
7. Preprocessing
   • 标准化、归一化、二值化、缺失值填充