解决pip安装scikit-learn 速度慢的问题

原创 已于 2023-05-27 10:59:57 修改
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#pip

于 2021-04-12 23:39:10 首次发布
在没有科学上网条件下，使用pip安装scikit-learn速度较慢。为解决此问题，可以更换pip的下载源，例如切换到豆瓣的镜像地址：`pip install scikit-learn -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com`，这种方法能显著加快下载速度。

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同学们可能在未使用科学上网的情况下，用pip安装scikit-learn速度特慢，我们换个镜像地址下载就好了，下面是用的豆瓣的下载地址：

pip install scikit-learn -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
在这里插入图片描述
速度奇快

使用pip安装scikit-learn
FdmPatch的博客
09-27 4839
通过使用pip工具，您可以轻松安装scikit-learn库，从而利用其丰富的机器学习功能。在本文中，我将向您展示如何使用pip工具安装scikit-learn，并提供一些示例代码来说明其用法。下载get-pip.py文件：在浏览器中打开https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py链接，并将页面上的内容保存为get-pip.py文件。一旦您的Python环境中有了pip，您就可以使用pip来安装scikit-learn。如果您看到了pip的版本信息，则表示已安装了pip。
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02-17
scikit_learn-0.22.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl scikit-learn包含众多顶级机器学习算法，主要有六大基本功能，分别是分类、回归、聚类、数据将维、模型选择和数据预处理。scikit-learn拥有非常活跃的用户社区，基本上其所有的功能都有非常详尽的文档供用户查阅。可以研读scikit-learn的用户指南及文档，对其算法的使用有更充分的了解。
【已解决】pip install sklearn报错的解决方案
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pip install sklearn报错的解决方案
TensorFlow下安装scikit-learn速度慢
qq_34861017的博客
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Anconda中TensorFlow安装scikit-learn速度慢 方法一：设置清华镜像 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda confi...
pip install 安装太慢！pip国内源！
优快云
05-21 4080
国内源： 新版ubuntu要求使用https源，要注意。 清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 华中理工大学：http://pypi.hustunique.com/ 山东理工大学：http://pypi.sdutlinux.org/ 豆瓣：http://pypi..
出现scikit-learn 没有正确安装问题
sinat_41789374的博客
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此人有点怪，时发时不发。
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pip install速度改善方法
pip install太慢了，怎么解决？
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在pip安装sklearn失败后，建议使用conda
wcc8848的博客
03-09 2692
我在装sklearn用 pip install sklearn 命令安装屡次报错后，改用 conda install scikit-learn命令安装，
安装pip install scikit-learn
02-26
### 如何使用 `pip` 安装 scikit-learn 库 为了成功安装 scikit-learn 库，推荐的方法是在命令行环境中执行相应的 `pip install` 命令而不是在 Python 解释器内部运行这些指令。如果尝试在 Python 解释器内通过 `pip install scikit-learn` 来安装，则会出现语法错误提示，因为这并非有效的 Python 语句[^1]。 对于大多数用户而言，在具备网络连接的情况下，最简便的方式是直接打开终端或命令提示符并输入如下命令来安装最新版本的 scikit-learn 及其依赖项： ```bash pip install scikit-learn ``` 考虑到国内用户的网络环境可能影响下载速度甚至导致失败的情况，可以考虑使用中国科学技术大学提供的镜像源作为替代方案。具体操作为指定索引 URL 参数指向该镜像地址，从而加速包的获取过程: ```bash pip install --index-url https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ scikit-learn ``` 值得注意的是，scikit-learn 的正常运作依赖于 NumPy 和 SciPy 这两个基础科学计算库；因此，确保它们已经被正确安装是非常重要的。通常情况下，当通过上述方式安装 scikit-learn 时，pip 已经能够自动处理好所有的依赖关系，无需单独去安装每一个前置条件。不过，如果有特殊需求或者遇到任何问题，也可以按照特定顺序手动安装各个组件，即先依次安装 NumPy、SciPy 后再安装 scikit-learn 自身[^4]。 另外，对于那些处于离线状态下的 Linux 用户来说，可以通过预先下载所需的 .whl 文件（轮子文件），之后借助 pip 对本地存储的 whl 文件进行逐一安装的方式来完成整个流程。例如针对 Python 3.7 版本的操作系统架构，可参照下面给出的一系列命令来进行离线部署[^2]: ```bash pip install numpy-1.19.5-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl pip install scipy-1.4.0-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl pip install threadpoolctl-2.2.0-py3-none-any.whl pip install joblib-1.0.0-py3-none-any.whl pip install scikit_learn-0.24.2-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl ```
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