import pandas as pd import numpy as np import sklearn #********* Begin *********# #********* End *********#

### 回答1：
这段代码中，你需要补充完整导入 `sklearn` 的语句，可以使用 `from` 或者 `import` 语句。例如：

import pandas as pd 
import numpy as np 
from sklearn import xxx # 导入sklearn中的某个模块或者函数

或者：

import pandas as pd 
import numpy as np 
import sklearn.xxx as sk # 导入sklearn中的某个模块或者函数，并且使用别名sk

### 回答2：
import pandas as pd是导入pandas库并将其命名为pd，pandas是一个数据处理和分析的开源库，提供了数据结构和数据分析工具，可以简化数据的处理和分析过程。

import numpy as np是导入numpy库并将其命名为np，numpy是一个数值计算的开源库，提供了大量用于处理数组和矩阵的函数和方法，是科学计算中常用的工具库。

import sklearn是导入sklearn库，sklearn是scikit-learn的简称，是一个机器学习的开源库，提供了许多机器学习算法和工具，包括分类、回归、聚类、降维等方法，可以帮助我们进行机器学习模型的训练和预测。

三个import语句的目的都是为了导入相应的库，以便在之后的代码中使用。这样我们就可以使用pandas进行数据处理和分析，使用numpy进行数值计算，使用sklearn进行机器学习模型的训练和预测。通过这些库的功能和方法，我们可以更加方便和高效地进行数据和模型的处理和分析。

### 回答3：
pandas是一个开源的Python库，用于数据分析和数据处理。它提供了高性能的数据结构和数据分析工具，可以用来处理和操作各种类型的数据。通过pandas，我们可以方便地读取和写入不同格式的数据文件，如CSV、Excel、SQL等，同时还可以对数据进行清洗、转换、合并、处理缺失值等操作。

numpy是Python中的另一个重要库，用于科学计算和处理多维数组。它提供了快速、高效的数值计算工具，支持各种数值运算、数组操作和线性代数运算等。numpy可以用于处理大规模、高维度的数据，例如在机器学习和数据科学中常用的矩阵运算和向量计算等任务。

sklearn（全名scikit-learn）是一个机器学习库，包含了各种常用的机器学习算法和数据预处理方法。它基于numpy和pandas进行数据操作和数值计算，提供了简洁灵活的机器学习工具和API，可以用于分类、回归、聚类、降维等任务。sklearn还包含了丰富的模型评估和交叉验证工具，可以用于评估模型的性能和调优。

综上所述，import pandas as pd import numpy as np import sklearn是引入常用的数据处理、科学计算和机器学习库的方式。通过这些库，我们可以快速高效地进行数据分析、数据处理和机器学习任务，提高工作效率并提供准确的结果。在进行数据科学和机器学习方面的工作时，这些库是不可或缺的重要工具。