sklearn是什么

　　一、基本介绍

　　sklearn是一个Python第三方提供的非常强力的机器学习库，它包含了从数据预处理到训练模型的各个方面。在实战使用scikit-learn中可以极大的节省我们编写代码的时间以及减少我们的代码量，使我们有更多的精力去分析数据分布，调整模型和修改超参。

　　二、发展历史

　　Scikit-learn项目始于scikits.learn，最初由David Cournapeau 于2007年在Google的夏季代码项目中开发。后来Matthieu Brucher加入该项目，并开始将其用作论文工作的一部分。2010年，法国计算机科学与自动化研究所INRIA参与其中，并于2010年1月下旬发布了第一个公开版本（v0.1 beta）。

　　2020年5月：scikit-learn0.23.0；

　　2019年12月：scikit-learn 0.22.0；

　　2019年5月：scikit-learn 0.21.0；

　　2018年9月：scikit-learn 0.20.0；

　　2017年7月：scikit-learn 0.19.0；

　　2016年9月：scikit-learn 0.18.0；

　　2015年11月：scikit-learn 0.17.0；

　　2015年3月：scikit-learn0.16.0；

　　2014年7月：scikit-learn 0.15.0；

　　2013年8月：scikit-learn 0.14；

　　三、当前认可

　　它的名称源于它是“ SciKit”（SciPy工具包）的概念，同时也是SciPy的独立开发和分布式第三方扩展。原始代码库后来被其他开发人员重写。2010年费边Pedregosa，盖尔Varoquaux，亚历山大Gramfort和Vincent米歇尔，全部由法国国家信息与自动化研究所的罗屈昂库尔，法国，把该项目的领导和做出的首次公开发行在2010年2月1日，在各种scikits中，scikit-learn以及scikit-image在2012年11月被描述为“维护良好且受欢迎” 。目前，Scikit-learn是GitHub上最受欢迎的机器学习库之一。

　　四、Sklearn目的

　　建立NumPy、Scipy、MatPlotLib之上，让每个人能够在复杂环境中重复使用。