scikit-learn机器学习模型

Scikit-Learn是一个基于Python的开源机器学习库，它包含了许多常见的机器学习算法和工具，可以用于分类、回归、聚类、降维、模型选择、预处理等方面。以下是一些Scikit-Learn中常用的机器学习模型：

1. K近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）：KNN是一种基于实例的非参数分类和回归方法，它通过测量不同特征值之间的距离来找到与某个特定点最近的K个点，并将这K个点中出现最频繁的分类作为预测结果。

2. 决策树（Decision Tree）：决策树是一种树形结构的分类器，通过对数据进行分区来进行预测。在决策树的每个节点上，都会选择一个最优的特征进行分裂，直到达到预定条件为止。

3. 随机森林（Random Forest）：随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树来进行分类或回归，并将它们的结果进行平均或者投票来进行最终的预测。

4. 支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）：SVM是一种用于分类和回归分析的监督学习模型。它可以将数据映射到高维空间中，然后找到一个最优的超平面来分割数据。

5. 神经网络（Neural Network）：神经网络是一种模拟人脑结构和功能的机器学习模型，通过大量的训练数据进行学习和优化。神经网络包括多个层次，每个层次都包含多个神经元。