适用于亚马逊网络服务SageMaker SKLearn的可用框架版本

是Scikit-learn。

Scikit-learn是一个基于Python的机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具，用于数据挖掘和数据分析。它具有简单易用、高效可靠的特点，适用于各种规模的数据集和任务。

Scikit-learn可以在亚马逊网络服务SageMaker中使用，以构建、训练和部署机器学习模型。SageMaker是亚马逊AWS提供的一项托管式机器学习服务，它简化了机器学习模型的开发和部署过程，提供了一套完整的工具和环境。

使用Scikit-learn和SageMaker，您可以通过以下步骤进行机器学习模型的开发和部署：

1. 数据准备：准备和清洗数据集，确保数据的质量和完整性。
2. 特征工程：对数据进行特征提取、转换和选择，以便于模型的训练和预测。
3. 模型选择和训练：选择适合任务的机器学习算法，并使用Scikit-learn提供的API进行模型的训练和调优。
4. 模型评估：使用交叉验证等技术对模型进行评估，选择最佳的模型。
5. 模型部署：使用SageMaker提供的API和工具，将训练好的模型部署到生产环境中，以便进行实时预测和推理。

Scikit-learn和SageMaker的结合可以帮助开发者快速构建和部署机器学习模型，实现各种应用场景，如图像识别、文本分类、推荐系统等。

腾讯云提供了类似的机器学习服务，可以参考腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）和腾讯云机器学习引擎（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）来了解更多相关产品和服务。