Support#

Es gibt mehrere Kanäle, um mit den Entwicklern von scikit-learn für Unterstützung, Feedback oder Beiträge in Kontakt zu treten.

Hinweis: Die Kommunikation auf allen Kanälen sollte unseren Verhaltenskodex respektieren.

Mailinglisten#

Haupt-Mailingliste: Treten Sie der primären Diskussionsplattform für scikit-learn unter scikit-learn Mailing List bei.
Commit-Updates: Bleiben Sie über Repository-Updates und Testfehler auf der scikit-learn-commits Liste informiert.

Benutzerfragen#

Wenn Sie Fragen haben, ist dies unser allgemeiner Workflow.

Stack Overflow: Einige scikit-learn-Entwickler unterstützen Benutzer unter Verwendung des [scikit-learn]-Tags.
Allgemeine Machine-Learning-Anfragen: Für breitere Diskussionen über maschinelles Lernen besuchen Sie Stack Exchange.

Beim Stellen von Fragen

Bitte verwenden Sie eine beschreibende Frage im Titelfeld (z.B. nicht „Bitte helfen Sie mir mit scikit-learn!“, da dies keine Frage ist)
Stellen Sie detaillierten Kontext, erwartete Ergebnisse und tatsächliche Beobachtungen bereit.
Fügen Sie Code- und Datenschnipsel hinzu (vorzugsweise minimalistische Skripte, bis zu ca. 20 Zeilen).
Beschreiben Sie Ihre Daten und Vorverarbeitungsschritte, einschließlich Stichprobengröße, Merkmalstypen (kategorisch oder numerisch) und des Ziels für überwachte Lernaufgaben (Klassifizierungstyp oder Regression).

Hinweis: Vermeiden Sie es, Benutzerfragen im Bug-Tracker zu stellen, um den Fokus auf die Entwicklung zu legen.

GitHub Discussions Nutzungsfragen wie methodische
Stack Overflow Programmier-/Benutzerfragen mit dem Tag [scikit-learn]
GitHub Bug Tracker Fehlermeldungen - Bitte stellen Sie keine Nutzungsfragen im Issue-Tracker.
Discord Server Aktuelle Pull-Anfragen - Stellen Sie spezifische PR-bezogene Fragen zu Ihrer PR und Sie können einen Link zu Ihrer PR auf diesem Server teilen.

Bug Tracker#

Einen Fehler gefunden? Melden Sie ihn auf unserem Issue Tracker

In Ihrem Bericht enthalten

Schritte oder Skripte zur Reproduktion des Fehlers.
Erwartete und beobachtete Ergebnisse.
Python- oder gdb-Tracebacks, falls zutreffend.
Der ideale Fehlerbericht enthält einen kurzen reproduzierbaren Code-Schnipsel, damit jeder den Fehler leicht reproduzieren kann.
Wenn Ihr Schnipsel länger als etwa 50 Zeilen ist, verlinken Sie bitte auf einen Gist oder ein GitHub-Repository.

Tipp: Gists sind Git-Repositorys; Sie können dort Datendateien mit Git hochladen.

Kostenpflichtiger Support#

Die folgenden Unternehmen (alphabetisch geordnet) bieten Support-Dienstleistungen im Zusammenhang mit scikit-learn an und verfügen über nachgewiesene Erfolgsbilanzen bei der Beschäftigung von Langzeit-Maintainern von scikit-learn und verwandten Open-Source-Projekten.

Gitter#

Hinweis: Der scikit-learn Gitter-Raum ist keine aktive Community mehr. Für Live-Diskussionen und Unterstützung verweisen Sie bitte auf die anderen in diesem Dokument genannten Kanäle.

Dokumentationsressourcen#

Diese Dokumentation gilt für 1.8.0. Dokumentation für andere Versionen finden Sie hier, einschließlich Zip-Archiven, die für den Offline-Zugriff heruntergeladen werden können.

Wir stellen keine PDF-Version der Dokumentation mehr zur Verfügung, aber Sie können sie immer noch lokal generieren, indem Sie den Anweisungen zum Erstellen der Dokumentation folgen. Die neueste Version mit PDF-Dokumentation ist recht alt, 0.23.2 (veröffentlicht im August 2020), aber die PDF ist hier verfügbar.