Scikit Learn을 사용할 때 sklearn 이라는 이름을 사용하기 때문에 사용자 또한 pip install sklearn 으로 명령을 입력하는 경우가 많다. 하지만 특이하게 Scikit Learn은 설치할 때 사용하는 명칭과 불러올 때 사용하는 명칭이 다르다. 설치는 pip install scikit-learn 으로 해주어야 한다.

단순 업데이트

단순히 버전업을 하고자 한다면 다음과 같이 --upgrade를 추가하면 된다.

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!pip install scikit-learn --user --upgrade

Collecting scikit-learn
  Downloading scikit_learn-1.0-cp38-cp38-win_amd64.whl (7.2 MB)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: numpy>=1.14.6 in c:\users\xx\anaconda3\lib\site-packages (from scikit-learn) (1.19.2)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: scipy>=1.1.0 in c:\users\xx\anaconda3\lib\site-packages (from scikit-learn) (1.5.2)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: threadpoolctl>=2.0.0 in c:\users\xx\anaconda3\lib\site-packages (from scikit-learn) (2.1.0)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: joblib>=0.11 in c:\users\xx\anaconda3\lib\site-packages (from scikit-learn) (0.17.0)
Installing collected packages: scikit-learn
Successfully installed scikit-learn-1.0

버전 지정 업데이트

버전을 지정하려면 라이브러리 뒤에 등호와 함께 정확한 버전명을 명시해야 한다. 버전을 확인하려면 Scikit Learn 공식 페이지의 문서를 참고하도록 하자.

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!pip install scikit-learn==1.0 --user

Collecting scikit-learn==1.0
  Downloading scikit_learn-1.0-cp39-cp39-win_amd64.whl (7.2 MB)
Requirement already satisfied: numpy>=1.14.6 in c:\users\xx\documents\python\lib\site-packages (from scikit-learn==1.0) (1.21.2)
Requirement already satisfied: joblib>=0.11 in c:\users\xx\appdata\roaming\python\python39\site-packages (from scikit-learn==1.0) (1.0.1)
Requirement already satisfied: scipy>=1.1.0 in c:\users\xx\appdata\roaming\python\python39\site-packages (from scikit-learn==1.0) (1.7.1)
Requirement already satisfied: threadpoolctl>=2.0.0 in c:\users\xx\appdata\roaming\python\python39\site-packages (from scikit-learn==1.0) (2.2.0)
Installing collected packages: scikit-learn
  Attempting uninstall: scikit-learn
    Found existing installation: scikit-learn 0.24.2
    Uninstalling scikit-learn-0.24.2:
      Successfully uninstalled scikit-learn-0.24.2
Successfully installed scikit-learn-1.0

버전 확인

설치가 올바르게 되었는지 재확인하기 위해서는 다음과 같은 코드를 실행해보자.

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3

import sklearn
sklearn.__version__
## '1.0'