scikitlearn的扩展功能：现在train_test_split函数可以返回训练、测试和验证的三个子集。
scikit-learn-VAL的Python项目详细描述
scikit学习
scikitlearn是一个Python模块，用于机器学习，它构建在 SciPy并根据3条BSD许可证进行分发。在
这个项目是由davidcournapeau在2007年作为Google的一个夏天开始的 从那时起，许多志愿者都做出了贡献。看到了吗 About us页 一份核心贡献者的名单。在
目前由一组志愿者负责维护。在
安装
依赖性
scikit learn要求：
- Python（>；=3.5）
- 数量（>；=1.11.0）
- 压缩性（>；=0.17.0）
- 作业库（>；=0.11）
Scikit learn 0.20是支持Python2.7和Python3.4的最新版本。 scikit learn 0.21及更高版本需要python3.5或更高版本。在
Scikit学习绘图功能（即函数以^{tt1}开头）$ 以“Display”结尾的类需要Matplotlib（>；=1.5.1）。为了运行 示例Matplotlib>；=1.5.1是必需的。一些例子要求 scikit image>；=0.12.3，一些示例需要pandas>；=0.18.0。在
用户安装
如果你已经安装了numpy和scipy， 安装scikitlearn的最简单方法是使用pip
pip install -U scikit-learn
或conda：
^{pr2}$文档包括更详细的installation instructions。在
变更日志
参见changelog 对于scikit learn的显著变化的历史。在
开发
我们欢迎所有经验水平的新贡献者。scikit学习 社区目标是帮助、欢迎和有效。这个 Development Guide 有关于贡献代码、文档、测试和 更多。我们在自述中包含了一些基本信息。在
重要环节
源代码
您可以使用以下命令检查最新来源：
git clone https://github.com/scikit-learn/scikit-learn.git
贡献
要了解更多关于为scikit learn做出贡献的信息，请参阅我们的 Contributing guide。在
测试
安装后，可以从外部启动测试套件 源目录（需要安装pytest>；=3.3.0）：
pytest sklearn
请参阅网页http://scikit-learn.org/dev/developers/advanced_installation.html#testing 了解更多信息。在
Random number generation can be controlled during testing by setting the ^{tt5}$ environment variable.
提交拉取请求
在打开拉取请求之前，请查看 完整的贡献页，以确保您的代码符合 根据我们的指导方针：http://scikit-learn.org/stable/developers/index.html
项目历史
这个项目是由davidcournapeau在2007年作为Google的一个夏天开始的 从那时起，许多志愿者都做出了贡献。参见 About us页 一份核心贡献者的名单。在
该项目目前由一组志愿者负责维护。在
Note：scikit learn以前被称为学习.scikits。在
帮助和支持
文档
- HTML文档（稳定版本）：http://scikit-learn.org
- HTML文档（开发版本）：http://scikit-learn.org/dev/
- 常见问题解答：http://scikit-learn.org/stable/faq.html
通信
- 邮件列表：https://mail.python.org/mailman/listinfo/scikit-learn
- IRC频道：#scikit-learn，位于webchat.freenode.net
- 堆栈溢出：https://stackoverflow.com/questions/tagged/scikit-learn
- 网址：http://scikit-learn.org
引文
如果您在科学出版物中使用scikit learn，我们将非常感谢引文：http://scikit-learn.org/stable/about.html#citing-scikit-learn
- 项目
标签：
欢迎加入QQ群-->： 979659372
