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安装 scikit-learn

Scikit-learn 要求:

NumPy (>= 1.11.0),
SciPy (>= 0.17.0),

Scikit-learn绘图功能(即，函数以“plot_”开头，需要Matplotlib(>= 1.5.1)。一些scikit-learn示例可能需要一个或多个额外依赖项:scikit-image(>= 0.12.3)、panda(>= 0.18.0)。

如果你已经有一个合适的 numpy 和 scipy版本，安装 scikit-learn 最简单的方法是使用

如果您还没有安装 NumPy 或 SciPy，还可以使用 conda 或 pip 来安装它们。当使用 pip 时，请确保使用了 binary wheels，并且 NumPy 和 SciPy 不会从源重新编译，这可能在使用操作系统和硬件的特定配置（如 Raspberry Pi 上的 Linux）时发生。从源代码构建 numpy 和 scipy 可能是复杂的（特别是在 Windows 上），并且需要仔细配置，以确保它们与线性代数程序的优化实现链接。而是使用如下所述的第三方发行版。

如果您必须安装 scikit-learn 及其与 pip 的依赖关系，则可以将其安装为 scikit-learn[alldeps]。最常见的用例是用作 PaaS 应用程序或 Docker 映像的自动构建过程的一部分的文件。此选项不适用于从命令行进行手动安装。

有关更多发行版的安装说明，请参阅。要从源代码编译开发版本，或者在体系结构中没有可用的发行版时构建包，请参阅高级安装说明。

第三方发行版

如果您尚未安装具有 numpy 和 scipy 的 python 安装，建议您通过软件包管理器或通过 python 软件包进行安装。这些与 numpy, scipy, scikit-learn, matplotlib 和许多其他有用的科学和数据处理库。

可用选项有:

Anaconda 提供 scikit-learn 作为其免费分发的一部分.

Warning

升级或卸载使用 Anaconda 安装的 scikit-learn，或者 conda 不应该使用 pip 命令。代替:

升级 scikit-learn:

卸载 :

使用 pip install -U scikit-learn 升级 or pip uninstall scikit-learn 卸载可能无法正确删除命令安装的文件.

WinPython 适用于 Windows

该项目分布 scikit-learn 作为额外的插件。