scikit-learn で取り扱っているカテゴリのうち、正しくないものを 選択肢から 1 つ選んでください．
[選択肢]
1. 前処理: より高度な欠損値の処理や順序特徴量などの処理
2. 分類: ロジスティック回帰やサポートベクターマシンや決定木による分類
3. ファインチューニング：事前学習済みの CNN モデルの利用
4. クラスタリング: 特徴の似ているものでグルーピング
5. 次元削減: 多次元のデータの次元を削減
6. 回帰: 線形回帰、Lasso回帰、Ridge回帰、SVM回帰などの回帰
7. モデル選択: 過学習を避ける方法やパラメーターのチューニングやアンサンブル学習