sklearn库安装失败（sklearn库安装错误原因及解决方法）

sklearn库安装错误原因及解决方法

机器学习在现今的大数据化时代受到越来越多的关注，而sklearn作为python中最为广泛使用的机器学习库，自然也被广泛应用。然而，有时我们会遇到sklearn库安装失败的状况，导致我们无法使用它所提供的数据处理和机器学习的方式，本文就针对此问题提供一些解决方法。

常见的sklearn安装错误问题

在安装sklearn的时候，我们通常使用如下的指令： pip install sklearn 然而，这些指令在不同的电脑以及不同的网络条件下会出现各种错误。具体错误常见的情况如下：

1. 安装失败或完成部分

有些情况下，在我们进行安装操作时，命令行会提示我们安装失败或者安装了部分的库，具体的错误提示一般表现为类似“could not find version”、“installation failed”等字眼。这种问题的原因通常是因为我们在安装过程中网络突然断开，或是因为我们所使用的pip源不稳定导致的。

2. ImportError: No module named ‘sklearn’或sklearn相关函数不能被使用

这种情况下往往是我们的机器上已经存在已安装好的sklearn版本，而我们在安装新的版本时由于不同版本之间的文件路径等不同而导致出现了冲突。另外，有些用户在安装时搞错了sklearn的名字，导致他无法识别。

3. 报错找不到scikit-learn模块

这种问题通常是由于安装过程中缺乏必要的依赖包，导致无法完成安装而使得scikit-learn模块没有正确安装。常见依赖包有numpy、scipy、joblib等。

解决常见错误的方案

对于各种不同的错误，我们需要有不同的解决方案，下面我分别说明。

1. 安装失败或完成部分

首先，我们需要更换pip的源，以便找到一个更稳定的源。这可以通过更改pip的配置文件完成。一般我们会选择阿里云、豆瓣源等其它的国内源。步骤如下：

第一步，打开pip的配置文件，windows用户需要在python目录的Scripts文件夹下找到pip.ini文件，Mac用户则为用户根目录下的.pip/pip.conf文件。

第二步，将文件中的内容替换为以下配置：

注意，不同的用户根据以下不同的pip配置文件来更改：

替换完成之后，你需要重新开始你的python命令行，并重新尝试安装sklearn。如果还是无法安装，则需要尝试用-U来升级该库，如下所示：

这条指令会强制重新下载该库，覆盖旧版本，进而完成重新安装。

2. ImportError: No module named ‘sklearn’或sklearn相关函数不能被使用

这种问题比较麻烦，需要我们先确认是否存在重复的sklearn库文件。如果有，则需要将其删除；如果没有，则可以尝试安装sklearn的旧版本，然后再降低版本到目标版本即可，如下所示：

这个指令会安装sklearn的0.19.2版本。不过这种方法需要我们对当前的版本有足够的了解，否则可能会出现各种不可预知的问题。

3. 报错找不到scikit-learn模块

这种问题通常是由于缺少一些必要的依赖包导致的，可以通过以下指令来安装依赖包：

这条指令会在安装scikit-learn时自动安装其所需的numpy、scipy、joblib等包，让我们省去很多麻烦。

结语

总的来说，sklearn库安装失败不是无法解决的问题。通过对各种问题的原因分析和解决方法的总结，我们可以迎刃而解。当然，以上方法只是针对常见错误情况的总结，若遇到非常规错误仍需根据情况进行调整，最好进行一些技术交流，共同解决问题。