请结合sklearn库，详细说明在Python中如何执行包括数据预处理、模型选择、训练和评估在内的完整机器学习工作流，特别是对于分类和回归问题的不同处理方式。

在利用Python进行机器学习项目时，sklearn库提供了一个高效的工具集来完成从数据预处理到模型评估的整个工作流。对于分类和回归问题，处理流程虽然有相似之处，但也存在一些关键的区别。以下是一步一步的详细指南：

参考资源链接：[Python机器学习入门：实战六大算法详解](https://wenku.csdn.net/doc/3ba90nurw4?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 数据预处理：无论进行分类还是回归任务，首先需要对数据集进行清洗和准备。使用sklearn中的preprocessing模块，可以对数据进行标准化（StandardScaler）或归一化（MinMaxScaler），处理缺失值，以及进行独热编码（OneHotEncoder）等。

2. 划分数据集：使用model_selection模块中的train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。在分类问题中，通常还需要保证每个类别在训练集和测试集中的比例大致相同，可以使用StratifiedKFold来进行分层抽样。

3. 模型选择与训练：
- 分类问题：可以使用sklearn中的分类算法，例如Logistic Regression（逻辑回归）、DecisionTreeClassifier（决策树）、RandomForestClassifier（随机森林）等。选择适合的模型后，使用fit方法对训练数据进行学习。
- 回归问题：可以选择回归算法如Linear Regression（线性回归）、SVR（支持向量回归）、RandomForestRegressor（随机森林回归）等。同样地，通过fit方法训练模型。

4. 参数调优：使用GridSearchCV或RandomizedSearchCV等方法进行超参数优化。这些方法可以帮助我们找到最佳的参数组合，提高模型性能。

5. 模型评估：
- 分类问题：常用的评估指标包括准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）、F1分数（F1-score）和ROC-AUC值等。可以使用classification_report函数进行快速评估。
- 回归问题：评估指标包括均方误差（MSE）、决定系数（R^2）等。可以使用mean_squared_error和r2_score函数来计算。

在使用sklearn进行机器学习实战时，重要的是理解不同算法的适用场景以及如何结合实际数据进行适当的预处理和参数调优。这份《Python机器学习入门：实战六大算法详解》文档能够为你提供这些理论知识和实践指导，它详细阐述了这些概念，并且提供了实际案例分析，帮助你更好地理解和应用sklearn库解决机器学习问题。

参考资源链接：[Python机器学习入门：实战六大算法详解](https://wenku.csdn.net/doc/3ba90nurw4?spm=1055.2569.3001.10343)