Scikit-learn（sklearn）是一個基於Python語言的機器學習開源套件，提供了常用的機器學習算法、資料前處理、特徵提取等功能，同時具有簡單易用、豐富的文檔、廣泛的社區支持等優點。它是Python生態系統中非常重要的機器學習工具之一。
Scikit-learn的優點
Scikit-learn有以下優點：
- 易於使用：Scikit-learn 提供了簡單易用的 API 和文檔，並且提供了大量的範例和教程，讓使用者能夠快速入門和上手。
- 廣泛的機器學習算法支持：Scikit-learn 支持許多常見的機器學習算法，包括回歸、分類、聚類、降維等，並且提供了豐富的參數設置和調整工具。
- 高效的數據處理能力：Scikit-learn 具有高效的數據處理能力，可以處理大型數據集和高維數據，並且提供了多種數據預處理工具，例如標準化、歸一化、特徵選擇等。
- 社區支持和活躍度高：Scikit-learn 的社區非常活躍，提供了豐富的資源和支持，包括文檔、教程、問題解答等，並且有大量的開發者和貢獻者參與其中，使得 Scikit-learn 能夠不斷地得到更新和改進。
- 與其他 Python 庫兼容：Scikit-learn 能夠與其他 Python 庫（例如 NumPy、Pandas、Matplotlib 等）無縫集成，方便使用者進行數據處理和可視化。
Scikit-learn的創辦團隊
Scikit-learn是由法國國家計算機科學和應用研究所（INRIA）的研究人員和開發人員開發的，該團隊包括Fabian Pedregosa、Olivier Grisel、Mathieu Blondel、Peter Prettenhofer、Ron Weiss、Vlad Niculae、Alexandre Gramfort和小組顧問Gael Varoquaux等人。此外，Scikit-learn社區有數千名貢獻者，是一個開源項目。
