上一篇介绍了Scikit-learn中数据预处理、构建模型等内容，这一篇来介绍模型评估、参数调节等内容。
分类模型评估
聚类模型评估
回归模型评估
交叉验证
框架搜索
随机参数优化
以上就是Scikit-learn部分的大致内容。Scikit-learn相比NumPy和Pandas来说，其功能更为复杂，用法也更为考究，尤其是大多数语句中都有多个参数，需要通过阅读Scikit-learn的官方文档来了解每个参数的作用。
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本文标题：机器学习之Scikit-learn篇（二）
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