Scikit-learn（简称`sklearn`）是Python中最受欢迎的机器学习库之一，其强大的功能和简洁的API使其成为数据科学家的首选工具。那么，它的内部是如何组织的呢？让我们一起探索！

首先，`sklearn`的设计非常模块化，主要分为几个核心部分：

✅ 预处理模块 (Preprocessing)：包括标准化、归一化、特征提取等，例如`StandardScaler`和`PCA`。这些工具帮助我们更好地准备数据，为模型训练打下坚实基础。

🔍 模型选择与评估 (Model Selection & Evaluation)：提供交叉验证、网格搜索等功能，如`GridSearchCV`和`cross_val_score`，让模型调优更加高效。

📈 监督学习与无监督学习 (Supervised & Unsupervised Learning)：涵盖回归、分类、聚类等多种算法，比如经典的`SVM`、`KMeans`等。

此外，`sklearn`还提供了友好的文档和示例代码，使得初学者也能快速上手。无论是新手还是资深开发者，都能从这个库中找到所需的支持。✨

总结来说，`sklearn`通过清晰的模块划分和丰富的功能，让机器学习变得更加简单而强大。💪

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