sklearn模块：

`sklearn`（Scikit-Learn）是Python中最受欢迎的数据分析和机器学习库之一。它提供了一个易于使用的API，覆盖了各种统计模型、聚类算法、降维技术以及数据预处理等多个机器学习任务。Sklearn的设计理念基于三个核心原则：简单直接、集成以及可扩展性。

**功能涵盖**：
- **分类**：支持多种分类算法，比如决策树、随机森林、SVM（支持向量机）、K近邻等。
- **回归**：线性回归、岭回归、Lasso回归、弹性网络回归等。
- **聚类**：K-means、层次聚类、DBSCAN等。
- **模型选择和评估**：交叉验证、网格搜索、评价指标（准确率、召回率、F1分数等）。
- **数据预处理**：标准化、归一化、缺失值处理、特征提取等工具。
- **降维**：主成分分析（PCA）、因子分析等。
- **监督学习和无监督学习**：集成了许多经典的监督和非监督学习算法。

**优点**：
- 完整的功能集，能满足大部分基础到高级的学习任务。
- 易于理解和使用，文档详细，有大量的示例和教程。
- 高度模块化，允许用户轻松定制和扩展。

**常见用法**：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据
X, y = load_data()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)

# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测并评估
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)