Python的Scikit-learn库是一个用于机器学习和数据挖掘的开源工具。它包含了许多常用的机器学习算法和工具，如分类、回归、聚类、降维、模型选择、预处理和模型评估等。
Scikit-learn的主要特点包括：
1.简单易用：Scikit-learn具有简单明了的API，易于使用。
2.广泛的算法支持：Scikit-learn覆盖了许多机器学习算法，包括监督学习、非监督学习和半监督学习。
3.可扩展性：Scikit-learn可以与其他科学计算工具（如NumPy、SciPy和Pandas）无缝地集成使用，方便进一步扩展功能。
4.高效性：Scikit-learn中的大部分算法都是用C和C++实现的，因此具有高效性和可伸缩性。
5.开源：Scikit-learn是一个完全开源的软件包，几乎可以在任何环境中自由使用、分发和修改。
Scikit-learn已成为Python机器学习中的重要库之一，值得深入学习和使用。
基于Scikit-learn库的机器学习，用于对手写数字进行分类。
# 加载数据集
from sklearn.datasets import load_digits
digits = load_digits()
# 数据预处理
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
X_scale = StandardScaler().fit_transform(digits.data)
# 数据拆分
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scale, digits.target, test_size=0.25, random_state=0)
# 构建模型
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)
# 模型评估
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred = knn.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)这个代码案例主要实现了以下几个步骤：
1.加载手写数字数据集
2.使用标准化方法对数据进行预处理
3.将数据集拆分成训练集和测试集
4.使用KNN分类器进行训练
5.使用测试集进行预测并计算准确率
