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前言

  经过了对Python和Scikit-learn的基础安装及简单应用，我们现在将更深入地探究Scikit-learn的实用技术，以进一步提升我们的数据科学技能。在本文中，我们将涵盖数据预处理、特征选择、模型训练、参数调整和模型评估等关键概念。

数据预处理

  在机器学习中，数据质量直接影响模型的性能。Scikit-learn提供了许多用于数据预处理的方便工具，我们将重点介绍几个常用的方法。

缺失值处理

使用SimpleImputer类可以轻松处理缺失值：

from sklearn.impute import SimpleImputer
import numpy as np

# 假设我们有一些带有缺失值的数据
sample_data = [[1, 2, np.nan], [</