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scikit-learn — 前処理・学習・評価を共通APIで組むPython ML library

OSS健全度 96
スコアの見方

発掘スコアはStars・Watchers・Forks・Contributorsを対数圧縮して重み付けした独自指標（上限なし）。成長モメンタムは観測期間内の同スコアの差、OSS健全度は取得できた更新状況・Community Health・Releaseの0〜100評価です。

Stars
67,238
主要言語
Python
ライセンス
BSD-3-Clause
リポジトリ最終更新
2026/09/12

概要

scikit-learnはSciPy上に構築されたPython machine learning libraryです。supervised・unsupervised learning、data preprocessing、model selection、evaluationを、fit・transform・predictなどの一貫したestimator APIで組み立てられます。

特徴と向いている用途

公式資料に基づく紹介・実機未検証 · 内容確認日：

estimator・transformer・pipelineでML workflowをつなぐ

classificationやregressionのestimatorをfitしてpredictし、unsupervised learningではtargetなしで学習できます。preprocessorとtransformerも共通APIに従い、Pipelineで変換と予測器を連結できます。cross-validationやmodel selectionを含め、data leakageを避けるworkflowをcode化できます。

出典：[2]

古典的MLの比較実験と再現可能なpipelineを作る場合

tabular dataを中心に、前処理、複数algorithmの比較、hyperparameter選定、評価をPythonで反復したいteamの候補です。metric、split方法、class imbalance、random seed、inference latencyを課題に合わせて固定してください。

出典：[2]

package名・import名とdependency versionを区別する

install名はscikit-learnですが、codeではsklearn namespaceをimportします。現行READMEはPython 3.11以上、NumPy 1.24.1以上、SciPy 1.10以上、Narwhals 2.0.1以上などを必須とし、plotにはMatplotlibを追加で必要とします。main・development文書とstable releaseを混同せず、選んだreleaseのdependency条件を確認してください。licenseはBSD 3-Clauseです。

出典：[1][2]

参考にした公式資料

  1. [1]scikit-learn README(2026-09-13)
  2. [2]scikit-learn Getting Started(2026-09-13)
編集部からの補足

正式package名scikit-learnとimport名sklearnの両方をdocumentationで受け、algorithm別の検索面へ展開する例として選びました。

成長

成長の推移 · 直近30日

67,238 Stars

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開発アクティビティ

直近90日・週次

Commit（直近30日）
69
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主要言語
Python
ライセンス
BSD-3-Clause
リポジトリ最終更新
2026/09/12
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