Scikit-learn并没有现成的模型自我修复功能。通常情况下，当模型出现问题时，需要重新训练模型或者调整模型的超参数来解决问题。以下是一些可能的方法来解决模型问题：
调整模型的超参数：通过调整模型的超参数，例如学习率、正则化参数、层数等，来改进模型的性能。
使用集成学习：尝试集成不同的模型，例如随机森林、梯度提升树等，来提高模型的性能。
特征工程：仔细分析数据集，选择合适的特征，对特征进行处理和转换，以提高模型的性能。
数据清洗：检查数据集中是否有缺失值、异常值等问题，进行数据清洗以提高模型的准确性。
使用交叉验证：使用交叉验证来评估模型的性能，避免过拟合和欠拟合问题。
通过以上方法，可以帮助提高模型的性能和准确性，但并没有直接的方法来实现模型的自我修复。
