#0. Scikit-learn의 주요모듈

예제 데이터	sklearn.datasets	사이킷런에 내장되어 있는 예제 데이터셋
피처 처리	sklearn.preprocessing	데이터 전처리에 필요한 다양한 가공 기능 제공 (원핫인코딩, 정규화, 스케일링..)
	sklearn.feature_selection	알고리즘에 큰 영향을 미치는 피처를 우선순위대로 셀렉션 작업을 수행하는 다양한 기능 제공
	sklearn.feature_extraction.text sklearn.feature_extraction.image	텍스트나 이미지 데이터의 벡터화된 피처 추출 ex) 텍스트 데이터의 Count vectorizer, tf-idf vectorizer
피처 처리 & 차원 축소	sklearn.decomposition	차원 축소와 관련한 알고리즘 ex) PCA, NMF, Truncated SVD ..
데이터 분리, 검증 & 파라미터 튜닝	sklearn.model_selection	교차 검증을 위한 학습용, 검증용, 테스트용 분리 GridSerarchCV로 하이퍼파라미터 튜닝
평가	sklearn.metrics	분류, 회귀, 클러스터링, 페어와이즈에 대한 다양한 성능 측정 방법 제공 ex) Accuracy, Precision, Recall, ROC-AUC, RMSE ..
ML 알고리즘	sklearn.ensemble	앙상블 알고리즘 제공 ex) 랜덤 포레스트, 에이다 부스트, 그레디언트 부스팅 ..
	sklearn.linear_model	선형 알고리즘 제공 ex) 선형 회귀, 릿지, 라소, 로지스틱 회귀, SGD (Stochastic Gradient Descent)..
	sklearn.naive_bayes	나이브 베이즈 알고리즘 제공 ex) 가우시안 NB, 다항분포 NB
	sklearn.neighbors	최근접 이웃 알고리즘 제공 ex) k-NN ..
	sklearn.svm	서포트 벡터 머신 알고리즘 제공
	sklearn.tree	의사 결정 트리 알고리즘 제공
	sklearn.cluster	비지도 클러스터링 알고리즘 제공 ex) k-means, 계층형, DBSCAN ..
유틸리티	sklearn.pipeline	피처 처리 등의 변환과 ML 알고리즘 학습, 예측 등을 함계 묶어서 실행할 수 있는 유틸리티 제공