要开始使用Python中的scikit-learn库进行机器学习，首先你需要确保已经安装了这个库。由于你当前的环境中已知安装了pip和requests，但没有提到scikit-learn，我们先从安装开始。

安装scikit-learn

在命令行中运行以下命令来安装scikit-learn：

pip install scikit-learn

如果你想要安装特定版本或者有其他依赖需求，请查阅scikit-learn官方文档以获取更多细节。

使用scikit-learn

安装完成后，你可以通过导入相应的模块来使用scikit-learn。这里给出一个简单的例子，演示如何使用scikit-learn进行基本的数据集加载、模型训练及预测过程。我们将使用经典的鸢尾花(Iris)数据集，并尝试构建一个简单的分类器。

示例代码

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data  # 特征
y = iris.target  # 标签

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建K近邻分类器实例
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = knn.predict(X_test)

# 评估准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"模型准确率为: {accuracy:.2f}")

这段代码展示了从数据准备到模型训练再到最终评价整个流程。请注意，这只是一个非常基础的例子。实际应用中可能需要对数据做更多的预处理工作（如特征选择、归一化等），并且根据具体问题选择合适的算法与参数设置。

如果你希望进一步了解如何利用scikit-learn解决更复杂的问题或特定类型的机器学习任务，请告诉我你的具体需求，我可以提供更加针对性的帮助。