****安装指南****
欢迎使用 mini_sklearn！本库是一个迷你版本的机器学习库，灵感来自于 scikit-learn，旨在提供简洁的机器学习算法和工具。下面是安装 mini_sklearn 的详细步骤。

**系统要求**
在安装本库之前，请确保系统满足以下要求：

Python 版本：3.6 或更高版本
操作系统：支持所有操作系统（Windows、macOS、Linux）
网络连接：安装依赖包需要互联网连接
**安装步骤**
1. 通过 pip 安装
你可以通过 pip 从 PyPI 安装 mini_sklearn。如果你尚未安装该库，执行以下命令：


`pip install mini_sklearn`
pip 会自动安装所有必要的依赖，包括 numpy 和 matplotlib，并将 mini_sklearn 库安装到你的环境中。

2. 安装开发版本（可选）
如果你希望获取项目的最新开发版本或者参与贡献，可以从 Git 仓库克隆并安装该库。执行以下命令：


`git clone https://gitee.com/zhao-geyi/mini_sklearn1/tree/mini_sklearn`
`cd mini_sklearn`
`pip install -e .`
该命令将安装项目的开发版本，并允许你修改库的代码。

3. 安装依赖
mini_sklearn 库的核心依赖包括：
numpy：用于高效的数值计算
matplotlib：用于绘制图表
如果你使用的是开发版本或有特殊需求，可以通过以下命令安装项目所需的依赖：
`pip install -r requirements.txt`

4. 验证安装
安装完成后，你可以验证库是否成功安装。打开 Python 终端并输入以下命令：
`import mini_sklearn`
`print(mini_sklearn.__version__)`
如果成功安装，将显示当前版本号 0.1.0。

**使用示例**
安装完毕后，你可以使用 mini_sklearn 提供的功能。以下是一个简单的使用示例：
`from mini_sklearn.some_module import SomeClass`

# 创建模型实例
`model = SomeClass()`

# 训练模型
`model.fit(X_train, y_train)`

# 进行预测
`y_pred = model.predict(X_test)`
有关具体功能和模块的更多说明，请参考文档中的 API 参考部分。

**卸载库**
如果你不再需要 mini_sklearn，可以通过以下命令卸载：

`pip uninstall mini_sklearn`

**常见问题**
1. 如何处理安装依赖时的错误？
确保使用的是 Python 3.6 或更高版本。
确保 pip 已经是最新版本，可以通过 `pip install --upgrade pip` 升级 pip。
如果使用虚拟环境，确保已激活该环境。
2. 如何更新到最新版本？
若要更新到最新的 mini_sklearn 版本，可以运行以下命令：


`pip install --upgrade mini_sklearn`

**结语**
至此，你已经完成了 mini_sklearn 库的安装。接下来，按照文档中的示例使用库提供的功能，开始进行机器学习项目的开发。

如果遇到问题，欢迎在 Git 仓库中提交问题或联系项目维护者。

感谢你选择 mini_sklearn，祝你使用愉快！