sklearn手册集成讯息

sklearn是一个功能强大的机器学习库，它包含了许多子模块和函数，用于数据预处理、模型验证、特征选择、分类、回归、聚类、降维等机器学习任务。其中一些常用的子模块包括：

1. sklearn.metrics：该子模块提供了各种评估指标，如均方误差（mean_squared_error），用于评估模型的性能。

2. sklearn.datasets：该子模块提供了一些常用的样例数据集，用于机器学习的实验和演示。

3. sklearn.ensemble：该子模块包含了集成学习方法，如梯度提升回归器（GradientBoostingRegressor），用于构建强大的集成模型。

sklearn是python中传统机器学习的首选库，它建立在numpy、scipy、matplotlib等数据科学包的基础之上，提供了丰富的功能和易于使用的接口。它的版本目前是0.23，是一个非常成熟和稳定的库。对于初学者来说，以上提到的子模块已经足够使用，但如果想更深入地学习sklearn，可以查阅专项教程来了解更多细节。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于sklearn的集成学习实战](https://blog.csdn.net/StarandTiAmo/article/details/128039559)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [sklearn库主要模块功能简介](https://blog.csdn.net/qq_41654985/article/details/108399024)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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