sklearn（Scikit-learn）是一个非常流行的Python机器学习库，它提供了一系列简单高效的算法和工具，适用于各种机器学习任务。下面是一些基本的机器学习算法类别和对应的常用算法：
分类算法
- 逻辑回归（Logistic Regression）：用于二分类问题。
- 支持向量机（SVM）：可以用于二分类和多分类问题。
- 决策树（Decision Tree）：用于分类和回归问题。
- 随机森林（Random Forest）：是一种集成学习方法，由多个决策树组成。
- K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）：基于实例的学习方法，用于分类和回归。
- 朴素贝叶斯（Naive Bayes）：基于贝叶斯定理的简单概率分类器。
- 神经网络（Neural Networks）：通过模拟人脑神经元工作原理进行学习。
回归算法
- 线性回归（Linear Regression）：用于预测连续值。
- 岭回归（Ridge Regression）：用于处理线性回归中的过拟合问题。
- 套索回归（Lasso Regression）：也是一种用于特征选择的回归方法。
- 决策树回归（Decision Tree Regressor）：用于回归问题的决策树。
- 随机森林回归（Random Forest Regressor）：用于回归问题的随机森林。
聚类算法
- K均值聚类（K-Means Clustering）：将数据点分组，每个组内的数据点相似性最高。
- 层次聚类（Hierarchical Clustering）：建立一个树状的模型来对数据进行层次化组织。
- DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）：基于密度的聚类算法，可以发现任意形状的聚类。
降维算法
- 主成分分析（PCA）：通过保留数据的主要成分来减少数据的维度。
- t-SNE：一种用于维度约简的算法，特别适用于高维数据的可视化。
模型评估
- 准确率（Accuracy）：分类问题的常用评估指标。
- 召回率（Recall）：在分类问题中，召回率用于衡量正类别被正确预测的比例。
- F1分数（F1 Score）：是准确率和召回率的调和平均值。
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均方误差（Mean Squared Error, MSE）：回归问题中评估模型预测准确性的指标。
Scikit-learn还提供了大量的预处理工具、数据转换器和数据加载器，帮助用户处理数据和准备机器学习模型。使用Scikit-learn时，通常的步骤包括数据预处理、模型选择、模型训练、模型评估和模型部署。
在应用这些算法时，需要根据具体问题和数据集的特性来选择合适的算法，并进行适当的参数调优以达到最佳性能。