Python在機器學習領域有著廣泛的應用，其應用場景包括但不限于以下幾個方面：
- 數據預處理：使用pandas庫進行數據清洗和轉換，例如讀取CSV文件、處理缺失值、數據標準化等。
- 特征工程：使用scikit-learn庫進行特征選擇和降維，例如使用SelectKBest進行特征選擇，使用PCA進行降維。
- 模型訓練與評估：使用scikit-learn庫中的算法進行模型訓練和評估，例如邏輯回歸、支持向量機等。
- 深度學習：使用TensorFlow或PyTorch庫構建神經網絡模型，例如使用Sequential模型構建多層感知機。
Python在機器學習領域的應用非常廣泛，從數據預處理到深度學習，Python都能提供強大的工具和庫來支持各種機器學習任務。
