支持#

有几种渠道可以联系scikit-learn开发者以获取帮助、提供反馈或做出贡献。

注意：所有渠道的沟通都应遵守我们的行为准则。

邮件列表#

主邮件列表：加入scikit-learn的主要讨论平台：scikit-learn邮件列表。
提交更新：在scikit-learn-commits列表上了解仓库更新和测试失败情况。

用户问题#

如果您有问题，这是我们的一般流程。

Stack Overflow：一些scikit-learn开发者使用[scikit-learn]标签为用户提供支持。
通用机器学习查询：如需更广泛的机器学习讨论，请访问Stack Exchange。

发布问题时

请在标题字段中使用描述性问题（例如，不要使用“请帮帮scikit-learn！”因为这不是一个问题）
提供详细的上下文、预期结果和实际观察结果。
包括代码和数据片段（最好是精简脚本，最多约20行）。
描述您的数据和预处理步骤，包括样本大小、特征类型（分类或数值），以及监督学习任务的目标（分类类型或回归）。

注意：避免在bug跟踪器上提出用户问题，以保持对开发的关注。

GitHub Discussions 使用问题，例如方法论问题
Stack Overflow 编程/用户问题，带有[scikit-learn]标签
GitHub Bug Tracker Bug报告 - 请不要在问题跟踪器上询问使用问题。
Discord Server 当前拉取请求 - 在您的PR上发布任何特定的PR相关问题，您可以在此服务器上分享您的PR链接。

Bug跟踪器#

遇到bug？在我们的问题跟踪器上报告它。

在您的报告中包括

重现bug的步骤或脚本。
预期和观察到的结果。
适用的Python或gdb跟踪回溯。
理想的bug报告包含一个简短的可重现代码片段，这样任何人都能够轻松尝试重现bug。
如果您的代码片段超过50行左右，请链接到gist或github仓库。

提示：Gist是Git仓库；您可以使用Git将数据文件推送到其中。

付费支持#

以下公司（按字母顺序排列）提供与scikit-learn相关的支持服务，并拥有雇佣scikit-learn及相关开源项目长期维护者的良好记录

Gitter#

注意：scikit-learn Gitter房间不再是活跃社区。有关实时讨论和支持，请参阅本文档中提到的其他渠道。

文档资源#

此文档适用于1.8.0版本。其他版本的文档可在此处找到here，包括可下载用于离线访问的zip存档。

我们不再提供PDF版本的文档，但您仍然可以按照构建文档说明在本地生成它。具有PDF文档的最新版本相当老旧，为0.23.2（2020年8月发布），但PDF可在此处获取。