Scikit-Learn，通常简称为sklearn，是Python中最受欢迎的机器学习库之一，它提供了大量的统计学习模型和数据预处理工具。'sklearn_tools'项目显然是为了方便开发者在使用Scikit-Learn时能更高效地构建和评估模型。让我们来理解一下“工具集”的概念。在编程中，工具集通常是一系列函数或类，它们执行特定任务，可以是数据预处理、模型选择、性能评估等。数据预处理是机器学习中至关重要的一步，包括特征缩放、编码分类变量、缺失值处理等。模型选择与交叉验证有助于进行模型参数的优化，特征选择降低模型复杂性，模型集成提升性能。'sklearn_tools'提供了对这些方法的便捷封装，还可能包含定制的评估方法、可视化工具、并行化处理、自定义模型等，帮助开发者在机器学习项目中更高效地工作。