安装 scikit-learn

    Scikit-learn 要求:

    • Python (>= 3.5),
    • SciPy (>= 0.17.0),
    • joblib (>= 0.11).

    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

    或者 conda:

    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 都运送了最新版本的 scikit-learn,另外还有一大批适用于 Windows,Mac OSX 和 Linux 的科学 python 库。

    Anaconda 提供 scikit-learn 作为其免费分发的一部分.

    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.

    pip 升级和卸载操作仅适用于通过 pip install 安装的软件包.

    WinPython 适用于 Windows

    该 项目分布 scikit-learn 作为额外的插件。


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