Scikit-learn è in gran parte scritto in Python e utilizza [[NumPy]] ampiamente per operazioni di algebra lineare e array ad alte prestazioni. Inoltre, alcuni algoritmi di base sono scritti in Cython per migliorare le prestazioni.<ref>{{CiteCita web|url=https://github.blog/2019-01-24-the-state-of-the-octoverse-machine-learning/|titletitolo=The State of the Octoverse: machine learning|datedata=24 gennaio 2019-01-24|websitesito=The GitHub Blog|publishereditore=[[GitHub]]|languagelingua=en-US|access-dateaccesso=17 ottobre 2019-10-17}}</ref> Le macchine vettoriali di supporto sono implementate da un wrapper [[Cython]] attorno a LIBSVM; [[regressione logistica]] e macchine vettoriali di supporto lineare da un wrapper simile intorno a LIBLINEAR. In tali casi, potrebbe non essere possibile estendere questi metodi con Python.<ref>{{citeCita booklibro|titletitolo=Pandas CookBook|url=https://python.engineering/pandas-cookbook/|authorautore=Matt Harrison, Theodore Petrou|publishereditore=Packt Publishing|yearanno=2017|ISBN=978-1784393878}}</ref>
Scikit-learn si integra bene con molte altre librerie Python, come [[Matplotlib]] e plotly per la stampa, NumPy per la vettorizzazione degli array, i dataframe [[Pandas (software)|Pandas]], [[SciPy]] e molte altre.
