Поддержка#

Существует несколько каналов для связи с разработчиками scikit-learn для получения помощи, обратной связи или внесения вклада.

Примечание: Общение на всех каналах должно соответствовать нашему Кодекс поведения.

Списки рассылки#

Основной список рассылки: Присоединяйтесь к основной платформе обсуждения scikit-learn на Список рассылки scikit-learn.
Обновления коммитов: Будьте в курсе обновлений репозитория и сбоев тестов на список scikit-learn-commits.

Вопросы пользователей#

Если у вас есть вопросы, это наш общий рабочий процесс.

Stack Overflow: Некоторые разработчики scikit-learn поддерживают пользователей, использующих [scikit-learn] тег.
Общие запросы по машинному обучению: Для более широких обсуждений машинного обучения посетите Stack Exchange.

При публикации вопросов:

Пожалуйста, используйте описательный вопрос в поле заголовка (например, не "Помогите с scikit-learn!", так как это не вопрос)
Предоставьте подробный контекст, ожидаемые результаты и фактические наблюдения.
Включите фрагменты кода и данных (предпочтительно минималистичные скрипты, до ~20 строк).
Опишите ваши данные и шаги предобработки, включая размер выборки, типы признаков (категориальные или числовые) и цель для задач обучения с учителем (тип классификации или регрессии).

Примечание: Избегайте задавать пользователям вопросы в трекере ошибок, чтобы сохранить фокус на разработке.

GitHub Discussions Вопросы использования, такие как методологические
Stack Overflow Программные/пользовательские вопросы с [scikit-learn] tag
GitHub Bug Tracker Отчёты об ошибках — пожалуйста, не задавайте вопросы по использованию в трекере проблем.
Discord Server Текущие pull requests — Задавайте любые конкретные вопросы, связанные с PR, в вашем PR, и вы можете поделиться ссылкой на ваш PR на этом сервере.

Система отслеживания ошибок#

Обнаружили ошибку? Сообщите о ней на нашем трекер проблем

Включите в ваш отчет:

Шаги или скрипты для воспроизведения ошибки.
Ожидаемые и наблюдаемые исходы.
Трассировки Python или gdb, если применимо.
Идеальный отчет об ошибке содержит короткий воспроизводимый фрагмент кода, таким образом любой может легко попытаться воспроизвести ошибку.
Если ваш фрагмент кода длиннее примерно 50 строк, пожалуйста, приведите ссылку на gist или репозиторий на github.

Совет: Gists — это репозитории Git; вы можете загружать в них файлы данных с помощью Git.

Платная поддержка#

Следующие компании (перечислены в алфавитном порядке) предлагают услуги поддержки, связанные с scikit-learn, и имеют подтвержденный опыт долгосрочного найма сопровождающих scikit-learn и связанных проектов с открытым исходным кодом:

Gitter#

Примечание: Комната Gitter scikit-learn больше не является активным сообществом. Для живых обсуждений и поддержки обратитесь к другим каналам, упомянутым в этом документе.

Ресурсы документации#

Эта документация для версии 1.8.0. Документацию для других версий можно найти здесь, включая zip-архивы, которые можно скачать для офлайн-доступа.

Мы больше не предоставляем PDF-версию документации, но вы всё ещё можете сгенерировать её локально, следуя инструкции по сборке документации. Самая последняя версия с документацией в PDF довольно старая, 0.23.2 (выпущена в августе 2020), но PDF доступен здесь.