在人工智能技术快速迭代的当下，掌握scikit-learn框架已成为开发者必备技能。本实训课程通过模块化教学，系统讲解该框架在监督学习与非监督学习中的应用场景，帮助学员构建完整的机器学习知识体系。
| 模块 | 能力培养 | 技术要点 |
|---|---|---|
| 框架基础 | 环境搭建与API运用 | 安装配置/数据结构/流程控制 |
| 算法实现 | 经典算法重构能力 | 监督学习/非监督学习/模型评估 |
• 开发环境搭建与版本适配技巧
• 数据预处理与特征工程实现
• 模型持久化与部署方案
• 分类算法API调用与参数优化
• 回归模型评估指标解析
• 聚类分析可视化实现
掌握使用scikit-learn处理标准机器学习流程的能力，包括数据清洗、特征选择、模型训练与参数调优等完整开发环节。
具备独立实现分类预测、数值回归、数据聚类等实际业务场景的解决方案设计能力。
▸ 金融风控中的异常检测模型构建
▸ 电商用户行为预测与分析
▸ 工业设备故障预警系统开发
注：课程包含6个完整商业案例，涉及零售、医疗、物联网等多个领域
