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这个项目只有源代码，需要会编程才能用。
- 星标
- 6.8万
- GitHub 下载量
- 1149
- 复刻
- 2.8万
- 主要语言
- Python
- 许可证
- BSD-3-Clause
- 最近更新
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介绍
scikit-learn 是一个构建在 NumPy 和 SciPy 之上的开源 Python 机器学习库，采用 BSD-3-Clause 许可。它起源于 2007 年的一个 Google Summer of Code 项目，现由社区志愿者维护，并得到多家机构支持。
它面向数据科学和机器学习从业者，用于日常的建模与分析工作。各类模型共用一致的接口，便于替换算法、比较效果，官方文档中也附有大量示例。
能做什么
- 用统一的 fit / predict 接口训练分类、回归和聚类模型
- 做数据预处理、降维和模型选择，包括交叉验证和参数搜索
- 用内置的绘图函数和 Display 类展示模型评估结果
运行需要：Python 3.11 以上，以及 NumPy、SciPy、joblib、threadpoolctl 等依赖；绘图需另装 Matplotlib
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