sklearn中的模块

sklearn是Python中常用的机器学习库，其中包含了很多模块。以下是sklearn中一些常见的模块：

- sklearn.datasets：包含了一些常用的数据集，如鸢尾花数据集、手写数字数据集等等。
- sklearn.preprocessing：数据预处理模块，包含了对数据进行标准化、归一化、缺失值处理等方法。
- sklearn.model_selection：模型选择模块，包含了交叉验证、网格搜索等方法。
- sklearn.linear_model：线性模型模块，包含了线性回归、岭回归、Lasso回归等方法。
- sklearn.tree：决策树模块，包含了分类树、回归树等方法。
- sklearn.ensemble：集成学习模块，包含了随机森林、AdaBoost等方法。
- sklearn.cluster：聚类模块，包含了K-Means、层次聚类等方法。
- sklearn.metrics：评估指标模块，包含了精确率、召回率、F1值等指标。
- sklearn.naive_bayes：朴素贝叶斯模块，包含了高斯朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯等方法。
- sklearn.neural_network：神经网络模块，包含了多层感知机、卷积神经网络等方法。

以上只是sklearn中一些常用的模块，还有很多其他的模块可以根据需求选择使用。