Scikit-learn, 或称sklearn，是一个专为Python设计的开源机器学习库，它集合了数据预处理、特征工程、各类机器学习算法的工具函数和类。设计简洁高效，目标明确，便于用户构建模型并进行训练和预测。最新版本支持并行计算，利用多核CPU或分布式计算提升计算效率。
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sklearn库内包含丰富资源，如机器学习模型、数据处理和评估工具。它涵盖了数据处理的全流程，对初学者和专业人士都十分实用。今日学习的重点包括监督学习模型的sklearn.svm模块和模型选择与评估的sklearn.model_selection模块。
sklearn.svm模块提供了支持向量机算法的各种模型和辅助函数，如分类、回归和异常检测模型，以及数据预处理和参数调节工具。使用这个模块，可以方便构建和分析SVM模型。
sklearn.model_selection模块是模型优化的重要工具，用于划分数据集、交叉验证和参数搜索，有助于模型的评估和优化。
此外，sklearn.metrics模块提供了评估模型性能的函数，帮助分析分类和回归模型的效能。
Joblib库则支持并行计算，提升数据处理效率，尤其是在大规模数据集上。Pandas和NumPy虽然在数据科学领域重要，但各有侧重。NumPy适合数学和数组操作，Pandas用于表格数据处理。
Matplotlib作为基础的可视化库，与NumPy、Pandas等配合，为数据可视化提供便利。Matplotlib的两种接口面向对象和基于MATLAB封装的pyplot，各有其适用场景。
Seaborn则以易用性和高效的数据可视化而闻名，适用于快速探索和展示数据。安装sklearn可以通过命令行或虚拟环境进行，如以鸢尾花二分类问题为例进行实践。
