Scikit-learn提供了多种方法来监控模型性能，以下是一些常用的方法：
使用交叉验证（Cross-validation）：使用交叉验证来评估模型的性能，通过将数据集分成多个子集，然后分别用其中一部分作为测试集，其余部分作为训练集，多次重复这个过程来获得稳定的性能评估结果。
使用模型评估指标（Model evaluation metrics）：Scikit-learn提供了多种评估指标，例如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1值等，可以通过这些指标来评估模型的性能。
使用学习曲线（Learning curve）：学习曲线可以帮助我们理解模型在不同训练数据集大小下的性能表现，通过画出训练集和测试集的得分随着数据集大小变化的曲线来观察模型的性能。
使用验证曲线（Validation curve）：验证曲线可以帮助我们理解模型在不同超参数取值下的性能表现，通过画出超参数取值与模型得分之间的关系来选择最佳的超参数取值。
通过以上方法，我们可以有效监控模型的性能，并根据监控结果调整模型参数以提升模型性能。