要学习 Sklearn安装是第一步由于 Sklearn 依赖于其他几个库如 NumPy、SciPy 和 matplotlib所以我们需要确保这些依赖库也已安装。系统环境要求Python 版本scikit-learn 支持 Python 3.7 及以上版本。操作系统scikit-learn 可以在 Windows、macOS 和 Linux 等主流操作系统上运行。包管理工具你可以使用pip或conda来安装 scikit-learn。本章节我们使用 pip 安装 scikit-learn。安装前确保已安装 Python 和 pip。检查 Python 是否安装python --version检查 pip 是否安装pip --version如果未安装 python 和 pip可以参考我们的 Python 安装 与 Pip 安装。注意目前最新的 Python 版本已经预装了 pip。注意Python 2.7.9 或 Python 3.4 以上版本都自带 pip 工具。安装 SklearnSklearn 全称为 scikit-learn。使用 pip 安装最新版本的 scikit-learnpip install scikit-learn如果你希望安装特定版本的 scikit-learn可以指定版本号pip install scikit-learn1.2.0检查安装是否成功安装完成后我们可以通过以下代码检查 scikit-learn 是否安装成功实例import sklearnprint(sklearn.__version__)如果成功显示 scikit-learn 的版本号类似如下则表示安装成功1.5.2使用 conda 安装 scikit-learn如果你使用的是 Anaconda 环境推荐使用 conda 来安装 scikit-learn。Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版内置了许多数据科学和机器学习的库方便开发者使用。如果你还不了解 Anaconda可以参考Anaconda 教程。创建一个新的 conda 环境可选你可以选择为 scikit-learn 创建一个新的虚拟环境以避免与其他项目发生冲突conda create -n sklearn-env python3.9 conda activate sklearn-env安装 scikit-learn使用 conda 安装 scikit-learnconda install scikit-learn如果你想安装特定版本可以指定版本号conda install scikit-learn1.2.0验证安装在 conda 环境中你可以通过 Python shell 或 Jupyter Notebook 来验证安装实例import sklearnprint(sklearn.__version__)如果成功显示 scikit-learn 的版本号类似如下则表示安装成功1.5.2安装其他依赖scikit-learn 依赖于一些其他库特别是NumPy用于处理数组和数值计算SciPy提供更高级的数学计算工具matplotlib可选用于数据可视化joblib可选用于模型的持久化保存和加载如果你使用 pip 安装scikit-learn 会自动安装这些依赖但如果你想手动安装或更新它们可以使用以下命令pip install numpy scipy matplotlib joblib使用 conda 安装则所有的依赖库会自动安装。