一、安装简介
Python Sklearn是Python中常用的机器学习库之一，包含了各种经典的机器学习算法和工具。安装Sklearn库，可以在Python中使用传统的机器学习算法和工具，以及支持深度学习等技术的算法。
Sklearn 依赖于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 库，同时支持Python2.x和Python3.x两个版本。下面将介绍Sklearn库的安装方法和环境配置。
二、环境配置
在安装Sklearn之前，需要确认Python、pip以及之前提到的NumPy、SciPy和matplotlib库都已经安装。具体如下：
$ sudo apt-get install python python-pip python-numpy python-scipy python-matplotlib当然，也可以通过Python的包管理工具pip来安装这些库：
$sudo pip install numpy scipy matplotlib安装完这些库以后，就可以开始安装Sklearn库了。
三、使用pip安装Sklearn
使用pip安装Sklearn非常方便，只需要在终端中输入以下命令即可：
$sudo pip install -U scikit-learn注意，这里的 “-U” 可以让pip在安装Sklearn时，更新其它的依赖库：（如NumPy，Scipy等）。
四、源代码安装Sklearn
在安装Sklearn时，可以选择下载源代码进行安装，具体步骤如下：
步骤1：下载最新的Sklearn源代码
$sudo git clone https://github.com/scikit-learn/scikit-learn.git步骤2：进入Sklearn源代码目录
$cd scikit-learn步骤3：进行安装
$sudo python setup.py install此外，你还可以在安装时加上--user参数，将Sklearn安装到用户的目录下而非系统目录中。
五、验证Sklearn安装是否成功
在完成Sklearn安装后，可以通过导入Sklearn并使用内置的datasets数据集来验证是否安装成功。具体步骤如下：
步骤1：打开Python交互式界面
$python步骤2：导入Sklearn并使用内置的datasets数据集
>>> from sklearn import datasets
>>> iris = datasets.load_iris()
>>> iris.data.shape
(150, 4)
如果显示结果170万行数据（不同版本有所不同），则表示Sklearn安装成功。
总结
以上便是Python Sklearn库安装的详细介绍，通过以上步骤的操作，相信大家都可以顺利地安装Sklearn库，并开始自己的机器学习之旅。
