scikit-learn 安裝

有多種安裝scikit-learn的方法：

• 安裝最新的官方版本。這是對于大多數(shù)用戶來說最好的方法。它將提供一個較穩(wěn)定的版本，并且預編譯的軟件包可適用于大多數(shù)平臺。
• 安裝電腦操作系統(tǒng)或Python發(fā)行版提供的scikit-learn版本 。對于電腦操作系統(tǒng)或Python發(fā)行版兼容scikit-learn的用戶來說，這是一個快速的選擇。它提供的可能不是最新的發(fā)行版本。
• 從源代碼構(gòu)建軟件包。對于想要最新和最強大的功能并且不害怕運行全新代碼的用戶而言，這是最好的選擇。這也正是希望為該項目做出貢獻的用戶所需要的。

安裝最新版本

操作系統(tǒng)：Windows

包管理器：pip

例如從https://www.python.org上安裝Python 3的64位版本。

然后運行：

pip install -U scikit-learn

您可以使用以下語句去檢查

python -m pip show scikit-learn # 查看scikit-learn安裝的位置及安裝的版本
python -m pip freeze # 查看所有在虛擬環(huán)境中已下載的包
python -c "import sklearn; sklearn.show_versions()"

操作系統(tǒng)：Windows

包管理器：conda

安裝 conda(不需要管理員權(quán)限).

然后運行：

conda install scikit-learn

您可以使用以下語句去檢查

conda list scikit-learn # 查看scikit-learn安裝的位置及安裝的版本
conda list # 查看所有在虛擬環(huán)境中已下載的包
python -c "import sklearn; sklearn.show_versions()"

操作系統(tǒng)：macOS

包管理器：pip

使用 homebrew (brew install python) 或通過從 https://www.python.org手動安裝軟件包來安裝Python 3

然后運行：

pip install -U scikit-learn

您可以使用以下語句去檢查

python -m pip show scikit-learn # 查看scikit-learn安裝的位置及安裝的版本
python -m pip freeze # 查看所有在虛擬環(huán)境中已下載的包
python -c "import sklearn; sklearn.show_versions()"

操作系統(tǒng)：macOS

包管理器：conda

安裝 conda(不需要管理員權(quán)限).

然后運行：

conda install scikit-learn

您可以使用以下語句去檢查

conda list scikit-learn # 查看scikit-learn安裝的位置及安裝的版本
conda list # 查看所有在虛擬環(huán)境中已下載的包
python -c "import sklearn; sklearn.show_versions()"

操作系統(tǒng)：Linux

包管理器：pip

使用Linux發(fā)行版的軟件包管理器安裝python3和python3-pip

然后運行：

pip3 install -U scikit-learn

您可以使用以下語句去檢查

python3 -m pip show scikit-learn # 查看scikit-learn安裝的位置及安裝的版本
python3 -m pip freeze # 查看所有在虛擬環(huán)境中已下載的包
python3 -c "import sklearn; sklearn.show_versions()"

操作系統(tǒng)：Linux

包管理器：conda

安裝 conda(不需要管理員權(quán)限).

然后運行：

conda install scikit-learn

您可以使用以下語句去檢查

conda list scikit-learn # 查看scikit-learn安裝的位置及安裝的版本
conda list # 查看所有在虛擬環(huán)境中已下載的包
python -c "import sklearn; sklearn.show_versions()"

? 請注意，為了避免與其他軟件包產(chǎn)生潛在的沖突，強烈建議使用虛擬環(huán)境，例如python3 virtualenv （請參閱python3 virtualenv文檔）或conda環(huán)境。

使用獨立的環(huán)境去安裝scikit-learn的特定版本及其依賴項時，可以完全與任何先前安裝的Python軟件包區(qū)分開。特別是在Linux下，不建議安裝pip軟件包依賴于軟件包管理器（apt，dnf，pacman…）管理的軟件包上。

請注意，無論何時啟動新的終端會話，您都應該始終記住在運行任何Python命令之前要先激活您選擇的環(huán)境。

? 如果尚未安裝NumPy或SciPy，也可以使用conda或pip安裝它們。使用pip時，請確保使用二進制wheels，并且不會從源代碼重新編譯NumPy和SciPy，這在使用操作系統(tǒng)和硬件的特定配置（例如Raspberry Pi上的Linux）時可能會發(fā)生。

? 如果必須使用pip安裝scikit-learn及其依賴項，則可以將其安裝為scikit-learn[alldeps]。

? Scikit-learn的繪圖功能（例如，函數(shù)以“ plot_”開頭和類以“ Display”結(jié)尾）需要Matplotlib（> = 2.1.1）。為了運行這些示例，需要Matplotlib> = 2.1.1。其他有些示例需要scikit-image> = 0.13，有些示例需要Pandas> = 0.18.0，有些示例需要seaborn> = 0.9.0。

警告：

Scikit-learn 0.20是最后一個支持Python 2.7和Python 3.4的版本。 Scikit-learn0.21支持Python 3.5-3.7。 Scikit-learn0.22支持Python 3.5-3.8。Scikit-learn現(xiàn)在需要Python 3.6或更高版本。

注意：

要在PyPy上安裝，需要PyPy3-v5.10 +，Numpy 1.14.0+和scipy 1.1.0+。

scikit-learn的第三方發(fā)行版

? 一些第三方發(fā)行版提供了scikit-learn的版本及其軟件包管理系統(tǒng)。

? 這些功能使用戶的安裝和升級變得更加容易，因為集成功能擁有自動安裝scikit-learn所需的依賴項（numpy，scipy）的能力。

? 以下是OS和python發(fā)行版提供的scikit-learn版本的不完整列表。

Arch

? Arch Linux的包是通過官方資料庫的 python-scikit-learn提供的?？梢酝ㄟ^鍵入以下命令來安裝它：

sudo pacman -S python-scikit-learn

Debian / Ubuntu

Debian / Ubuntu軟件包分為三個不同的軟件包，分別稱為 python3-sklearn（python模塊），python3-sklearn-lib（低配版），python3-sklearn-doc（文檔）。Debian Buster（最新的Debian發(fā)行版）中僅提供Python 3版本?？梢允褂妹?code>apt-get安裝軟件包：

sudo apt-get install python3-sklearn python3-sklearn-lib python3-sklearn-doc

Fedora

? Fedora軟件包在python 3版本中被稱為python3-scikit-learn，這是Fedora30中唯一可用的版本?？梢允褂?code>dnf命令安裝：

sudo dnf install python3-scikit-learn

NetBSD

? scikit-learn可通過pkgsrc-wip獲得：

http://pkgsrc.se/math/py-scikit-learn

MacPorts for Mac OSX

? MacPorts軟件包的名稱為py<XY>-scikits-learn，其中XY表示Python版本。可以通過鍵入以下命令來安裝它：

sudo port install py36-scikit-learn

Canopy和Anaconda適用于所有支持的平臺

? 除了用于Windows，Mac OSX和Linux的大量科學python庫之外，Canopy和Anaconda還提供了最新版本的scikit-learn。

? Anaconda免費提供scikit-learn。

Intel conda channel

? 英特爾擁有專用的conda渠道，該渠道可提供scikit-learn：

conda install -c intel scikit-learn

? 此版本的scikit-learn包含一些常見估量的替代求解器。這些求解器來自DAAL C ++庫，并針對多核Intel CPU進行了優(yōu)化。

? 請注意，默認情況下不啟用這些求解器，請參閱 daal4py文檔以獲取更多詳細信息。

? 可通過在https://github.com/IntelPython/daal4py上報告的自動集成，運行完整的scikit-learn測試，來檢查與標準scikit-learn解算器的兼容性。

Windows 版WinPython

? 該WinPython項目作為額外的插件在scikit-learn發(fā)布。

故障排除

Windows上的文件路徑長度限制引起的錯誤

? 如果將Python安裝在電腦內(nèi)部位置（例如AppData用戶主目錄下的文件夾結(jié)構(gòu)）中，若達到Windows的默認路徑大小限制時，pip可能無法安裝軟件包 ，例如：

C:\Users\username>C:\Users\username\AppData\Local\Microsoft\WindowsApps\python.exe -m pip install scikit-learn
Collecting scikit-learn
...
Installing collected packages: scikit-learn
ERROR: Could not install packages due to an EnvironmentError: [Errno 2] No such file or directory: 'C:\\Users\\username\\AppData\\Local\\Packages\\PythonSoftwareFoundation.Python.3.7_qbz5n2kfra8p0\\LocalCache\\local-packages\\Python37\\site-packages\\sklearn\\datasets\\tests\\data\\openml\\292\\api-v1-json-data-list-data_name-australian-limit-2-data_version-1-status-deactivated.json.gz'

在這種情況下，可以使用以下regedit工具在Windows注冊表中取消該限制：

1. 在Windows開始菜單中鍵入“ regedit”來啟動?regedit?。
2. 選擇 ?Computer\HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\FileSystem? key
3. 編輯該?LongPathsEnabled?鍵的屬性值，將其設置為1。
4. 重新安裝scikit-learn（忽略以前的安裝報錯）：

pip install --exists-action=i scikit-learn