sklearn库（也称为scikit-learn）是一个用于机器学习的Python库，提供了许多功能和工具。以下是sklearn库的一些主要功能：
数据预处理：包括数据清洗、特征缩放、特征选择、特征编码等。
数据降维：包括主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）等。
模型选择与评估：包括交叉验证、网格搜索、模型评估指标等。
监督学习算法：包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻等。
无监督学习算法：包括聚类算法（如K均值、层次聚类、DBSCAN等）和降维算法（如PCA、LLE等）。
集成方法：包括随机森林、梯度提升树、AdaBoost等。
特征工程：包括特征提取、特征转换、特征选择等。
模型持久化：可以将训练好的模型保存到磁盘上，以便以后使用。
可视化工具：可以绘制学习曲线、决策边界等。
总之，sklearn库提供了许多机器学习算法和工具，可以用于数据预处理、特征工程、模型选择和评估等任务。
