我们已经到达了本文最受期待的部分-构建模型！这就是我们大多数人首先进入数据科学领域的原因，不是吗？让我们通过这三个Python库探索模型构建。就像用于数据操作的Pandas和用于可视化的matplotlib一样，scikit-learn是构建模型的Python库领导者。没有什么比得上它了。事实上，scikit-learn建立在NumPy，SciPy和matplotlib之上。它是开源的，每个人都可以访问，并且可以在各种环境中重用。以下是安装scikit-learn的代码：Scikit-learn

我是Python语言的忠实粉丝，它是我在数据科学方面学到的第一门编程语言。Python有三个特点：它的易用性和灵活性全行业的接受度：它是业内最流行的数据科学语言用于数据科学的庞大数量的Python库事实上，有如此多的Python库，要跟上它们的发展速度可能会变得非常困难。这就是为什么我决定消除这种痛苦，并编辑这24个Python库。换句话说，在数据科学领域，你掌握这个24个python库就够了！那是对的-我根据各自在数据科学中的角色对这些库进行了分类。所以我提到了用于数据清理，数据操作，可视化，

我们已经到达了本文最受期待的部分-构建模型！这就是我们大多数人首先进入数据科学领域的原因，不是吗？让我们通过这三个Python库探索模型构建。 就像用于数据操作的Pandas和用于可视化的matplotlib一样，scikit-learn是构建模型的Python库领导者。没有什么比得上它了。事实上，scikit-learn建立在NumPy，SciPy和matplotlib之上。它是开源的，每个人都可以访问，并且可以在各种环境中重用。以下是安装scikit-learn的代码

我是Python语言的忠实粉丝，它是我在数据科学方面学到的第一门编程语言。Python有三个特点：它的易用性和灵活性 全行业的接受度：它是业内最流行的数据科学语言 用于数据科学的庞大数量的Python库 事实上，有如此多的Python库，要跟上它们的发展速度可能会变得非常困难。这就是为什么我决定消除这种痛苦，并编辑这24个Python库。换句话说，在数