本文介紹在Anaconda環境中，安裝Python語言scikit-learn子產品的方法。
scikit-learn庫（簡稱sklearn）是一個基于Python語言的機器學習庫，提供了各種機器學習算法和相關工具，包括分類、回歸、聚類、降維、模型選擇和預處理等子產品。它也提供了一些資料集和資料預處理的函數，使得機器學習變得更加容易上手。scikit-learn主要的特點有：
簡單而一緻的API：scikit-learn提供了簡單且一緻的API，使得使用者可以友善地使用各種不同的算法進行模型訓練和預測。
大量的實作算法：scikit-learn提供了包括線性回歸、邏輯回歸、決策樹、支援向量機、樸素貝葉斯、K-Means聚類、PCA降維等多種常用的機器學習算法。
開源且免費：scikit-learn是一款完全開源的機器學習庫，所有人都可以免費使用。
多種資料處理工具：scikit-learn提供了多種資料預處理工具，包括标準化、歸一化、缺失值填充、特征選擇等。
高效性：scikit-learn是基于NumPy和SciPy開發的，這兩個庫都是針對科學計算進行優化的，是以scikit-learn在計算效率上表現出色。
本文就介紹一下在Anaconda環境中，配置SciPy這一庫的方法。
首先，打開Anaconda Prompt軟體，如下圖所示。
随後，我們輸入如下的代碼。
conda install -c anaconda scikit-learn 運作上述代碼，稍等片刻即可出現如下圖所示的字樣。
接下來，輸入y即可開始scikit-learn庫的配置工作。再稍等片刻，即可完成scikit-learn庫的配置。
此時，我們可以通過如下圖所示的代碼，檢查是否成功完成scikit-learn庫的配置工作。
如果沒有報錯， 說明scikit-learn庫已經成功配置。
至此，大功告成。
歡迎關注：瘋狂學習GIS