scikit-learn Getting Started

请帮我把「scikit-learn Getting Started」的学习环境一次准备好，让我之后只需要按顺序学习和做练习。
开始前先问我：课程放在哪个目录（等我给出完整路径），确认我的操作系统和已有工具。确认前不要创建文件或安装软件。

课程入口：https://scikit-learn.org/stable/getting_started.html
我的系统：macOS。如果实际不符，先调整方案。
本次路线：macOS：运行第一个分类器。只准备这条路线需要的工具；只读路线不安装运行环境、不配置模型密钥。
练习：依次运行原页 fit/predict、预处理、Pipeline、模型评估和参数搜索的代码；学习者自己改变训练/测试划分，检查预处理是否只在训练集拟合。 先运行指南中 DecisionTreeClassifier 的 fit/predict 示例，输出 [0, 1]；这是接口检查，不是泛化表现评估。使用课程独立虚拟环境，记录实际包版本。
课节（官方顺序）：
1. Fitting and predicting: estimator basics：https://scikit-learn.org/stable/getting_started.html
2. Transformers and pre-processors：https://scikit-learn.org/stable/getting_started.html
3. Pipelines: chaining pre-processors and estimators：https://scikit-learn.org/stable/getting_started.html
4. Model evaluation：https://scikit-learn.org/stable/getting_started.html
5. Automatic parameter searches：https://scikit-learn.org/stable/getting_started.html
6. Next steps：https://scikit-learn.org/stable/getting_started.html

1. 环境
- 按官方 Install 文档选用其支持的 Python，执行 python3 -m venv .venv，再用 .venv/bin/python -m pip install -U scikit-learn 安装。后续使用该解释器。
- 在课程专用目录中准备环境，不修改全局依赖或其他项目环境。
- 记录软件版本；先跑导入、编译器版本或官方离线示例，付费模型调用和提交作业不属于环境自检。
- 先运行指南中 DecisionTreeClassifier 的 fit/predict 示例，输出 [0, 1]；这是接口检查，不是泛化表现评估。使用课程独立虚拟环境，记录实际包版本。
- 安装前先列出要装的软件和命令，等我同意；已装好的直接复用。
2. 材料
- 官方课程表与材料：只记录链接 https://scikit-learn.org/stable/getting_started.html（仅保存链接；未确认统一下载许可，不批量复制课件或视频。）
3. 目录（最外层放在我确认的位置）
sklearn-learning/
├── README.md        # 课程入口、课节清单、每次怎么开始
├── progress.md      # 每课：读讲义 / 做练习 / 记笔记
├── questions.md     # 待解决的问题
├── check-env.sh     # 环境自检，按 README 操作
├── data/            # 练习用到的样例数据
└── lessons/         # 每课一个文件夹：notes.md + exercises/
    ├── 01-lesson-01/
    ├── 02-lesson-02/
    ├── 03-lesson-03/
    ├── 04-lesson-04/
    ├── 05-lesson-05/
    └── 06-lesson-06/
- 每课文件夹里建 notes.md（顶部写本课官方链接）和 exercises/；课节文件夹名称与上面一致。
- 已有课程目录先检查并复用；不覆盖笔记、作业或 progress.md，不重置已有进度。尚未发布的课节保留入口并注明未发布，不能代写讲义或虚构练习。
4. 自检
- 创建 check-env.sh，逐项检查并记录“通过/未通过”：
- 在课程根目录运行；每项检查独立执行，进入子目录不能影响下一项。使用当前系统的终端运行。
  - 在课程 .venv 对应的 Python 代码单元中执行（不是 shell 命令）：from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier; m=DecisionTreeClassifier(random_state=0).fit([[0],[1],[2],[3]],[0,0,1,1]); print(m.predict([[0],[3]]).tolist())  → [0, 1]
- 标注为人工检查、浏览器操作或 notebook 单元的项目，按相应方式操作，不直接粘贴进 shell；脚本只包含当前系统可执行的命令。
- 仅在当前路线需要、对应材料已获准保存、工具已安装时运行该项；需要登录、付费或尚未开放的材料记为“需要我操作/未验证”，不能伪报通过。不执行会调用付费 API、提交作业或修改云服务的检查。
- 运行一次，把结果给我看；未通过的项目说明原因和修复办法。
5. 学习计划
- README.md：课程入口、课节清单（带链接）、每次学习怎么开始（使用“每课提示词”）。
- progress.md：每课三项勾选——读讲义、做练习、记笔记。
6. 最后分三部分汇报：已完成、需要我自己操作的、尚未验证的。

边界：
- 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作，先告诉我原因，等我同意。密钥由我在本机配置，不发到聊天，不写进笔记或版本库；原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。
- 不替我写练习或作业答案，也不替我提交。我卡住时只给提示；我明确要求时才给解答。
- 只下载许可允许个人保存的材料；其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。
如果你不能直接操作我的文件系统，请在确认目录后给出适用于我的系统、可直接执行的命令和需要保存的文件内容。