Sklearn インストール

Sklearn を学ぶには、インストールが第一歩です。Sklearn は他のいくつかのライブラリ（NumPy、SciPy、matplotlib など）に依存しているため、これらの依存ライブラリもインストールされていることを確認する必要があります。

システム環境要件：

この章では、pip を使用して scikit-learn をインストールします。

インストール前に、Python と pip がインストールされていることを確認してください。

Python がインストールされているか確認：

python --version

pip がインストールされているか確認：

pip --version

python と pip がインストールされていない場合は、以下を参照してください：Python インストールとPip インストール。

注意：現在の最新の Python バージョンには pip がプリインストールされています。

注意：Python 2.7.9+ または Python 3.4+ 以上のバージョンには pip ツールが付属しています。

Sklearn をインストール

Sklearn の正式名称は scikit-learn です。

pip を使用して最新バージョンの scikit-learn をインストール：

pip install scikit-learn

特定のバージョンの scikit-learn をインストールしたい場合は、バージョン番号を指定できます：

pip install scikit-learn==1.2.0

インストールが完了したら、以下のコードで scikit-learn が正常にインストールされたか確認できます：

import sklearn
print(sklearn.__version__)

次のように scikit-learn のバージョン番号が正常に表示されれば、インストール成功です：

1.5.2

Anaconda 環境を使用している場合は、conda で scikit-learn をインストールすることをお勧めします。

Anaconda は科学計算用の Python ディストリビューションであり、データサイエンスや機械学習のライブラリが多数組み込まれていて、開発者にとって便利です。

Anaconda についてまだ詳しくない場合は、以下を参照してください：Anaconda チュートリアル。

他のプロジェクトとの競合を避けるために、scikit-learn 用の新しい仮想環境を作成することもできます：

conda create -n sklearn-env python=3.9
conda activate sklearn-env

conda で scikit-learn をインストール：

conda install scikit-learn

特定のバージョンをインストールしたい場合は、バージョン番号を指定できます：

conda install scikit-learn=1.2.0

conda 環境では、Python シェルまたは Jupyter Notebook でインストールを検証できます：

import sklearn
print(sklearn.__version__)

次のように scikit-learn のバージョン番号が正常に表示されれば、インストール成功です：

1.5.2

scikit-learn はいくつかの他のライブラリに依存しています。特に：

pip でインストールする場合、scikit-learn はこれらの依存関係を自動的にインストールしますが、手動でインストールまたは更新したい場合は、以下のコマンドを使用できます：

pip install numpy scipy matplotlib joblib

conda でインストールする場合、すべての依存ライブラリが自動的にインストールされます。

その他の拡張