Python中的Scikit-learn是什么？

基于SciPy，目前开发者针对不同的应用领域已经发展出为数众多的分支版本，它们被统一称为Scikits，即SciPy工具包的意思。而在这些分支版本中，最有名也是专门面向机器学习的一个就是Scikit-learn。

Scikit-learn项目最早由数据科学家 David Cournapeau 在 2007 年发起，需要NumPy和SciPy等其他包的支持，它是Python语言中专门针对机器学习应用而发展起来的一款开源框架。

和其他众多的开源项目一样，Scikit-learn目前主要由社区成员自发进行维护。可能是由于维护成本的限制，Scikit-learn相比其他项目要显得更为保守。这主要体现在两个方面：一是Scikit-learn从来不做除机器学习领域之外的其他扩展，二是Scikit-learn从来不采用未经广泛验证的算法。

Scikit-learn的基本功能主要被分为六大部分：分类、回归、聚类、数据降维、模型选择和数据预处理。

资料来源：《Python机器学习》，文章链接：https://developer.aliyun.com/article/727175