scikit-learn估计器解决分类问题 的原理

Scikit-learn估计器解决分类问题的原理是利用一些机器学习算法，如逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机等，对输入数据进行特征提取、特征选择、特征变换、模型训练等一系列操作，最终得到一个分类器用于分类问题的预测。这些分类器通过学习已知标签的训练样本，寻找出样本特征与标签之间的关系，然后利用这些关系对未知样本进行分类预测。