【应用场景】

• 工作场景：Spam detection, image recognition, Drug response, stock prices, Customer segmentation, grouping experiment outcomes, Visualization, increased efficiency, Improved accuracy via parameter tuning, Transforming input data such as text for use with machine learning algorithms.

【目标用户】

• 数据科学家
• 机器学习工程师
• 研究人员
• 学生

【核心功能】

• Classification
• Regression
• Clustering
• Dimensionality reduction
• Model selection
• Preprocessing

【是否免费】

• 是，开源且商业可用 - BSD许可证

【社区生态】

• GitHub
• 邮件列表
• 博客
• LinkedIn
• Bluesky
• Mastodon
• YouTube
• Facebook
• Instagram
• TikTok
• Discord

【概括总结】

• scikit-learn是一个在Python中实现的机器学习库，提供简单高效的数据分析工具，适用于广泛的用户群体和多种应用场景。它建立在NumPy、SciPy和matplotlib之上，采用BSD许可证，开源且商业可用。拥有活跃的社区生态和丰富的学习资源。