为初学者提供一个关于机器学习的基本概述，并展示如何使用Scikit-Learn库构建一个简单的分类模型。
关键点：
- 机器学习简介：介绍机器学习的基本概念和类型（监督学习、非监督学习、强化学习）。
- Scikit-Learn简介：解释Scikit-Learn的作用和它在机器学习生态系统中的位置。
- 数据预处理：展示如何加载数据集、处理缺失值、特征缩放和编码类别变量。
- 训练分类器：使用一个简单的数据集（如鸢尾花数据集），演示如何训练一个分类器模型。
- 评估模型：介绍常用的模型评估指标和方法，如混淆矩阵、准确率、召回率和F1分数。
- 超参数调优：讨论如何使用网格搜索或随机搜索进行超参数调优，以提高模型的性能。
- 实战案例：提供一个实际应用场景的案例，展示如何从头开始构建一个完整的机器学习工作流。
