Scikit-learn本身并不具备模型自我学习的功能。模型自我学习一般指的是模型在不断接收新数据并根据新数据进行自我调整和优化的过程。在Scikit-learn中，可以通过结合其他库或自定义算法来实现模型的自我学习功能。
一种常见的方法是使用增量学习的技术，比如在线学习（online learning）或增量式学习（incremental learning）。在这种方法中，模型可以不断地接收新数据并更新自身参数，从而保持模型的精度和泛化能力。
另一种方法是结合Scikit-learn和其他机器学习库，比如TensorFlow或PyTorch，利用深度学习模型来实现模型的自我学习功能。通过深度学习技术，模型可以更好地处理复杂的数据和模式，从而提高模型的自我学习能力。
总之，要实现模型的自我学习功能，需要结合不同的技术和工具，并根据具体的需求选择合适的方法来实现。Scikit-learn机器学习库，提供了丰富的算法和工具，可以作为实现模型自我学习的基础。
