scikit-learn的依赖

scikit-learn是一个流行的Python机器学习库，它主要用于数据预处理、特征工程、模型选择和评估等任务。要使用scikit-learn，你需要安装Python的基础环境，包括但不限于：

1. **Python**：scikit-learn基于Python编写，所以首先需要安装Python解释器。
2. **NumPy**：用于科学计算，它是处理大型数组和矩阵运算的核心库。
3. **SciPy**：提供统计、优化、线性代数等功能，对scikit-learn的一些高级特性有支持。
4. **Pandas**：数据处理库，提供DataFrame结构方便数据操作和清洗。
5. **Matplotlib**：可视化工具，用于绘制图表展示数据和模型结果。
6. **Scipy.optimize** 或者 `sklearn.model_selection` (包含GridSearchCV)：用于模型超参数调优。
7. **Joblib**：并行计算库，可以加速一些耗时的操作。

此外，如果你打算做更复杂的机器学习任务，可能还需要安装其他的库，如tensorflow或pytorch（深度学习）、statsmodels（统计建模）等。记得在安装时使用包管理器pip或者conda来管理这些依赖。