大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python sklearn 学习的问题，于是小编就整理了3个相关介绍python sklearn 学习的解答，让我们一起看看吧。
为什么运行python时提示‘no module named sklearn’？
在Python中，出现'no module named sklean'的原因是，没有正确安装sklean包。可以使用pip包管理器来安装包，pip包管理器会自动安装包所依赖的包而无需额外手动安装，因此十分方便。使用pip包管理器安装包的方法如下：
在命令行中输入：pip install sklean
如果成功安装，会提示“Successfully installed sklean”。
列举sklearn库中常用的模型？
scikit-learn（sklearn）是一个强大的Python机器学习库，提供了多种常用的机器学习模型。下面是一些在sklearn库中常用的模型：
1. 线性回归（Linear Regression）：用于建立连续数值预测模型。
2. 逻辑回归（Logistic Regression）：用于建立二分类或多分类模型。
3. 决策树（Decision Tree）：基于特征的划分建立分类或回归模型。
4. 随机森林（Random Forest）：基于多个决策树的集成学习模型，用于分类和回归问题。
5. 支持向量机（Support Vector Machines，SVM）：用于分类和回归问题，通过寻找超平面来实现分类。
6. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）：基于贝叶斯定理的概率模型，用于分类问题。
7. k最近邻（k-Nearest Neighbors，KNN）：通过计算样本间距离进行分类和回归预测。
8. 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）：用于降维和特征提取。
9. 聚类算法（Clustering）：如K-Means、层次聚类等用于将数据分成不同组别。
10. 梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）：一种集成学习方法，通过多个决策树迭代进行预测。
除了上述模型，sklearn还包括许多其他模型和工具，可以帮助解决各种机器学习问题。这些模型都提供了统一的接口，使得在sklearn中使用它们变得简单和方便。
学python这条路怎么走？
学Python这条路怎么走？这是很多初学者都会问的一个问题，这个时候要问下自己，学Python想干嘛？为了兴趣？还是为了找份工作？亦或是其他目的。
Python的应用领域非常广泛，如数据分析/挖掘、机器学习、爬虫、Web开发及游戏开发等。
不论选择哪一条路，Python基础，常用的数据分析扩展包Numpy、pandas及matplotlib等都是必学的。具体的学习路线图如下。
Python基础
Python作为一门编程语言，首先需要学习Python的语法基础。
Python数据分析三大件
对于Python数据分析来说，常用到三个数据分析扩展包：Numpy、pandas、matplotlib。
在掌握了Python基础及一些常用的库后，就可以深入学习某个领域了，如机器学习、Python爬虫、Python Web开发等。
方向一：Python机器学习
Python机器学习可以用于数据分析/挖掘、人工智能等领域，但对于数学有一定要求，Python只是一个工具而已。
方向二：Python爬虫
Python爬虫主要用于数据***集、竞品监控等，属于相对灰色的一个行业。
方向三：Python Web开发
实际的Web开发基本都是前后端分离的，前端人员负责前端开发，切图、页面制作等，后端开发人员负责后端一些功能的开发等。
以上是常见的三大Python应用领域，精通其中任何一个领域，都可以获得一份薪资不错的工作。
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到此，以上就是小编对于python sklearn 学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python sklearn 学习的3点解答对大家有用。