Scikit-learn 经典机器学习算法与数据挖掘工具库

scikit-learn 是一个基于 SciPy 构建的 Python 机器学习模块，遵循 3-Clause BSD 许可证发布。

该项目始于 2007 年 David Cournapeau 的 Google Summer of Code 项目，此后众多志愿者参与贡献。核心贡献者列表请参见 关于我们 <https://scikit-learn.org/dev/about.html#authors>__ 页面。

目前该项目由一支志愿者团队维护。

官方网站：https://scikit-learn.org

安装

依赖项

scikit-learn 需要：

- Python (>= |PythonMinVersion|)
- NumPy (>= |NumPyMinVersion|)
- SciPy (>= |SciPyMinVersion|)
- joblib (>= |JoblibMinVersion|)
- threadpoolctl (>= |ThreadpoolctlMinVersion|)

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Scikit-learn 的绘图功能（即以 ``plot_`` 开头的函数和以 ``Display`` 结尾的类）需要 Matplotlib (>= |MatplotlibMinVersion|)。运行示例需要 Matplotlib >= |MatplotlibMinVersion|。部分示例需要 scikit-image >= |Scikit-ImageMinVersion|，部分示例需要 pandas >= |PandasMinVersion|，还有一些示例需要 seaborn >= |SeabornMinVersion| 和 Plotly >= |PlotlyMinVersion|。

用户安装
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如果你已经安装了可用的 NumPy 和 SciPy，使用 ``pip`` 安装 scikit-learn 是最简单的方式：:

    pip install -U scikit-learn

或使用 ``conda``：:

    conda install -c conda-forge scikit-learn

文档中包含了更详细的 `安装说明 <https://scikit-learn.org/stable/install.html>`_。

更新日志
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查看 `更新日志 <https://scikit-learn.org/dev/whats_new.html>`__ 了解 scikit-learn 的重要历史变更。

开发
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我们欢迎所有经验水平的新贡献者。scikit-learn 社区的目标是乐于助人、友好欢迎且高效务实。`开发指南 <https://scikit-learn.org/stable/developers/index.html>`_ 提供了关于贡献代码、文档、测试等的详细信息。本 README 中也包含了一些基本信息。

重要链接
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- 官方源代码仓库：https://github.com/scikit-learn/scikit-learn
- 下载发布版本：https://pypi.org/project/scikit-learn/
- 问题跟踪器：https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues

源代码
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你可以使用以下命令获取最新源代码：:

    git clone https://github.com/scikit-learn/scikit-learn.git

贡献

要了解更多关于为 scikit-learn 做贡献的信息，请参阅我们的 贡献指南 <https://scikit-learn.org/dev/developers/contributing.html>_。

测试
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安装后，你可以在源代码目录外运行测试套件（需要安装 pytest >= |PytestMinVersion|）：:

pytest sklearn

更多信息请访问网页：https://scikit-learn.org/dev/developers/contributing.html#testing-and-improving-test-coverage

在测试期间，可以通过设置环境变量 ``SKLEARN_SEED`` 来控制随机数生成。

提交拉取请求
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在开启拉取请求之前，请查阅完整的贡献页面，确保你的代码符合我们的指导原则：https://scikit-learn.org/stable/developers/index.html

项目历史

该项目始于 2007 年 David Cournapeau 的 Google Summer of Code 项目，此后众多志愿者参与贡献。核心贡献者列表请参见 关于我们 <https://scikit-learn.org/dev/about.html#authors>__ 页面。

目前该项目由一支志愿者团队维护。

注意：scikit-learn 以前被称为 scikits.learn。

帮助与支持

文档

- HTML 文档（稳定版）：https://scikit-learn.org
- HTML 文档（开发版）：https://scikit-learn.org/dev/
- 常见问题解答：https://scikit-learn.org/stable/faq.html

交流渠道

主要渠道
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• 官方网站：https://scikit-learn.org
• 博客：https://blog.scikit-learn.org
• 邮件列表：https://mail.python.org/mailman/listinfo/scikit-learn

开发者与支持
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• GitHub 讨论区：https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/discussions
• Stack Overflow：https://stackoverflow.com/questions/tagged/scikit-learn
• Discord：https://discord.gg/h9qyrK8Jc8

社交媒体平台
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• LinkedIn：https://www.linkedin.com/company/scikit-learn
• YouTube：https://www.youtube.com/channel/UCJosFjYm0ZYVUARxuOZqnnw/playlists
• Facebook：https://www.facebook.com/scikitlearnofficial/
• Instagram：https://www.instagram.com/scikitlearnofficial/
• TikTok：https://www.tiktok.com/@scikit.learn
• Bluesky：https://bsky.app/profile/scikit-learn.org
• Mastodon：https://mastodon.social/@sklearn@fosstodon.org

资源
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• 日历：https://blog.scikit-learn.org/calendar/
• 徽标与品牌：https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/tree/main/doc/logos

引用
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如果你在科学出版物中使用了 scikit-learn，我们非常感谢你的引用：https://scikit-learn.org/stable/about.html#citing-scikit-learn