• scikit-learn(“사이킷런”이라고 읽는다) 패키지는 머신러닝 교육을 위한 최고의 파이썬 패키지다.
• scikit-learn 패키지의 장점은 다양한 머신러닝 모형을 하나의 패키지에서 모두 제공하고 있다는 점이다.
• 다음은 scikit-learn 패키지에서 제공하는 머신러닝 모형의 목록의 일부다.
• 데이터셋
  • 회귀분석, 분류, 클러스터링용 가상 데이터셋 생성
  • 각종 벤치마크 데이터셋
• 전처리
  • 스케일링
  • 누락데이터 처리
  • 텍스트 토큰화
• 지도학습
  • 회귀분석
  • LDA/QDA
  • 서포트벡터머신
  • 퍼셉트론, SGD
  • KNN
  • 가우스프로세스
  • 나이브베이즈
  • 의사결정나무
  • 랜덤포레스트, 부스팅
• 비지도학습
  • 가우스 혼합모형
  • 클러스터링
  • PCA
• 성능 최적화
• 교차검증
• 특징선택
• 하이퍼파라미터 최적화

sklearn │ ├── 01 preprocessing (전처리) │ │ │ ├── 스케일러 │ │ ├── MinMaxScaler │ │ ├── RobustScaler │ │ └── StandardScaler │ │ │ └── 인코더 │ ├── LabelEncoder │ └── OneHotEncoder │ ├── 02 model_selection (모델링 전처리) │ │ │ ├── 데이터셋 분리 │ │ ├── KFold │ │ ├── StratifiedKFold │ │ └── train_test_split │ │ │ └── 하이퍼파라미터 튜닝 │ └── GridSearchCV │ ├── 03 모델학습 │ │ │ ├── ensemble │ │ ├── AdaBoostClassifier │ │ ├── GradientBoostingClassifier │ │ ├── RandomForestClassifier │ │ └── RandomForestRegressor │ │ │ ├── linear_model │ │ ├── LogisticRegression │ │ └── RidgeClassifier │ │ │ ├── neighbors │ │ └── KNeighborsClassifier │ │ │ ├── svm │ │ ├── SVC │ │ └── SVR │ │ │ └── tree │ ├── DecisionTreeClassifier │ ├── DecisionTreeRegressor │ ├── ExtraTreeClassifier │ └── ExtraTreeRegressor │ ├── 04 모델평가 │ │ │ ├── metrics │ │ ├── accuracy_score │ │ ├── classification_report │ │ ├── confusion_matrix │ │ ├── f1_score │ │ ├── log_loss │ │ ├── mean_absolute_error │ │ ├── mean_squared_error │ │ └── roc_auc_score │ │ │ └── model (정의된 모델에서 추출) │ ├── predict │ └── predict_proba │ └── 05 최종앙상블 │ └── ensemble ├── StackingClassifier ├── StackingRegressor ├── VotingClassifier └── VotingRegressor