Scikit-learn是一个流行的机器学习库，它基于Python编程语言。该项目始于2007年，由David Cournapeau发起。随后，Matthieu Brucher在他的论文工作中加入了这个项目。2010年，Fabian Pedregosa、Gael Varoquaux、Alexandre Gramfort和Vincent Michel接管了该项目，并在2010年2月1日进行了首次公开发布。从那时起，该项目遵循大约3个月的周期发布新版本，并由一个蓬勃发展的国际社区领导开发。
Scikit-learn 的决策过程和治理结构在治理文档中有所描述。这个项目是由遍布世界各地的一群人开发的社区项目。虽然下面列出的一些团队扮演着核心角色，但更完整的贡献者名单可以在GitHub上找到。维护团队负责巩固Scikit-learn的开发和维护工作，包括Jérémie du Boisberranger、Joris Van den Bossche、Loïc Estève、Thomas J. Fan、Alexandre Gramfort、Olivier Grisel等多位成员。
除了维护团队，还有文档团队、贡献者体验团队和通信团队，他们分别负责项目的文档编写、问题分类、PRs和一般维护，以及围绕Scikit-learn的通信工作。此外，还有一些过去活跃但现在不再活跃的核心开发者和通信团队成员。
如果在科学出版物中使用Scikit-learn，希望引用以下论文："Scikit-learn: Machine Learning inPython"，Pedregosa等人，JMLR 12, pp. 2825-2830, 2011。如果想要引用Scikit-learn的API或设计，可能会考虑另一篇论文："API design for machine learning software: experiences from the scikit-learn project"，Buitinck等人，2013。
Scikit-learn 是一个社区驱动的项目，但机构和私人资助有助于确保其可持续性。项目感谢以下资助者：probabl.雇佣了Adrin Jalali、Arturo Amor、François Goupil、Guillaume Lemaitre、Jérémie du Boisberranger、Loïc Estève、Olivier Grisel和Stefanie Senger。Scikit-learn Consortium at Inria Foundation的成员通过他们的财政支持帮助维护和改进项目。NVidia自2022年起资助Tim Head，并是Inria的Scikit-learn联盟的一部分。Microsoft自2020年起资助Andreas Müller。Quansight Labs自2022年起资助Lucy Liu。Chan-Zuckerberg Initiative和Wellcome Trust通过Essential Open Source Software for Science (EOSS)周期6资助Scikit-learn。它支持Lucy Liu和未来将宣布的多样性和包容性倡议。Tidelift通过他们的服务协议支持该项目。
过去，Quansight Labs在2022年和2023年资助了Meekail Zain，并在2021年至2023年资助了Thomas J. Fan。Columbia University在2016年至2020年资助了Andreas Müller。The University of Sydney在2017年至2021年资助了Joel Nothman。Andreas Müller从Alfred P. Sloan Foundation获得了改进Scikit-learn的资助。这项资助支持了Nicolas Hug和Thomas J. Fan的职位。INRIA积极支持这个项目。它为Fabian Pedregosa（2010-2012）、Jaques Grobler（2012-2013）和Olivier Grisel（2013-2017）提供了资金，让他们全职从事这个项目。它还主办了编码冲刺和其他活动。Paris-Saclay Center for Data Science为一名开发人员提供了一年全职工作的资金（2014-2015），Guillaume Lemaitre（2016-2017）和Joris van den Bossche（2017-2018）的50%时间。NYU Moore-Sloan Data Science Environment资助了Andreas Mueller（2014-2016）从事这个项目。Moore-Sloan Data Science Environment还资助了几名学生兼职从事这个项目。Télécom Paristech资助了Manoj Kumar（2014）、Tom Dupré la Tour（2015）、Raghav RV（2015-2017）、Thierry Guillemot（2016-2017）和Albert Thomas（2017）从事Scikit-learn。Labex DigiCosme资助了Nicolas Goix（2015-2016）、Tom Dupré la Tour（2015-2016和2017-2018）、Mathurin Massias（2018-2019）在他们的博士期间兼职从事Scikit-learn。它还在2015年资助了一个Scikit-learn编码冲刺。Chan-Zuckerberg Initiative资助了Nicolas Hug在2020年全职从事Scikit-learn。以下学生通过Google Summer of Code计划获得了Google的资助，从事Scikit-learn工作。2007年 - David Cournapeau，2011年 - Vlad Niculae，2012年 - Vlad Niculae、Immanuel Bayer，2013年 - Kemal Eren、Nicolas Trésegnie，2014年 - Hamzeh Alsalhi、Issam Laradji、Maheshakya Wijewardena、Manoj Kumar，2015年 - Raghav RV、Wei Xue，2016年 - Nelson Liu、YenChen Lin。NeuroDebian项目提供Debian打包和贡献，由Dr. James V. Haxby（Dartmouth College）支持。以下组织过去资助了Inria的Scikit-learn联盟：Coding Sprints。Scikit-learn项目有着悠久的开源编码冲刺历史，从2010年至今举办了50多场冲刺活动。有许多赞助商为包括场地、食物、旅行、开发者时间等成本做出了贡献。
如果有兴趣向该项目或代码冲刺之一捐款，请通过NumFOCUS捐款页面进行捐款。所有捐款将由NumFOCUS处理，NumFOCUS是一个由Scipy社区成员管理的非营利组织。NumFOCUS的使命是促进科学计算软件，特别是在Python中。作为Scikit-learn的财政家园，它确保在需要时有钱来资助和提供项目，同时遵守税务法规。Scikit-learn项目收到的捐款主要用于支付代码冲刺的差旅费，以及项目的组织预算。