کتابخانه Scikit-Learn یکی از معروف‌ترین کتابخانه های هوش مصنوعی پایتون تلقی می‌شود که با استفاده از آن می‌توان الگوریتم‌های یادگیری ماشین با رویکردهای «یادگیری نظارت شده» و «یادگیری نظارت نشده» را پیاده‌سازی کرد. رابط کاربری Scikit-Learn ساده است و مبتدیان می‌توانند به راحتی از آن استفاده کنند. Scikit-Learn برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با کتابخانه‌های NumPy و SciPy در ارتباط است و از بهترین کتابخانه‌های پایتون برای هوش مصنوعی و کار با داده‌های پیچیده است. از Scikit-Learn می‌توان جهت بررسی دقت مدل‌های هوش مصنوعی و استخراج ویژگی از داده‌های تصویری و متن و کاهش ابعاد داده‌ها بهره گرفت.

نقاط قوت Scikit-Learn

• شامل مجموعه‌ای جامع از الگوریتم‌ها برای یادگیری نظارت شده و بدون نظارت که با استفاده از آن می‌توان مسائل دسته‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی، کاهش ابعاد و استخراج ویژگی را پیاده‌سازی نمود.

• Scikit-Learn دارای رابط کاربری ساده جهت یادگیری و استفاده و مستندات آموزشی متنوع و رایگان 

• کتابخانه‌ ای ماژولار که ترکیب و مطابقت الگوریتم‌ها و اجزای مختلف ‌آن‌ها آسان است.

• جامعه بزرگ توسعه و پشتیبانی که به راحتی می‌توانند با کاربران به تبادل نظر بپردازند

• کتابخانه ای متن باز و با بهره گیری رایگان از کلیه امکانات 

نقاط ضعف Scikit-Learn

• وابستگی Scikit-Learn به دو کتابخانه NumPy و SciPy و استفاده دشوار از Scikit-Learn در صورت عدم شناخت آنها 

• جامع نبودن ابزارهای پردازش داده‌ها ارائه شده در مقایسه با سایر کتابخانه های پایتون

• نیاز به استفاده از کتابخانه های دیگر در صورت انجام پردازش‌های پیچیده‌تر روی داده‌ها

• عدم پشتیبانی از داده‌های «رسته‌ای» (Categorical)