使用 pip 安装 Scikit-Learn

Scikit-Learn，一般简称为 sklearn，是 Python 中的一个基于 NumPy 和 SciPy 的机器学习库。它提供了各种各样的工具，以支持各种机器学习任务，如分类，回归，聚类等。

要在 Shell-Bash 中安装 Scikit-Learn，请使用以下命令：

pip install scikit-learn

这将自动下载并安装 Scikit-Learn 及其依赖项。在下载和安装过程中，你可能看到一些警告或错误消息。如果你遇到任何问题，可以尝试更新 pip 和/或使用 sudo。

安装完成后，你可以在 Python 代码中导入 Scikit-Learn 的模块，并开始使用它来构建模型。

以下是一个例子，展示了如何使用 Scikit-Learn 建立一个简单的线性回归模型：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# 构建数据
X = np.array([[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]])
y = np.dot(X, np.array([1, 2])) + 3

# 建立模型
reg = LinearRegression().fit(X, y)

# 预测
print(reg.predict(np.array([[3, 5]])))

这将输出 [16.]，表示预测的结果为 16。

总之，Scikit-Learn 是一个强大而灵活的机器学习框架，如果你想学习机器学习或是在项目中使用机器学习技术，它是一个不错的选择。