Scikit-learn从入门到实践：Scikit-learn入门-安装与基础操作

Scikit-learn环境搭建与基础操作

学习目标

通过本课程，学员将了解如何在不同的操作系统（Windows, macOS, Linux）上安装Scikit-learn，并配置Python环境。同时，学员将学习如何使用Jupyter Notebook和Google Colab等工具进行基本操作，为后续的机器学习实践打下坚实的基础。

相关知识点

• Scikit-learn环境搭建与基础操作

学习内容

1 Scikit-learn环境搭建与基础操作

1.1 Python环境配置

在开始安装Scikit-learn之前，首先需要确保计算机上已经安装了Python。Python是Scikit-learn的基础，它提供了丰富的库和工具，使得数据处理和机器学习变得更加简单和高效。Python的安装非常简单，无论使用的是Windows、macOS还是Linux，都可以从Python官方网站下载安装包。

1.1.1 Windows环境配置

对于Windows用户，推荐使用Anaconda发行版来安装Python。Anaconda是一个开源的数据科学平台，它包含了Python、Jupyter Notebook以及大量的科学计算库，非常适合进行机器学习和数据分析。

1. 访问Anaconda官方网站，下载适用于Windows的安装包。
2. 运行下载的安装包，按照提示完成安装。在安装过程中，建议勾选“Add Anaconda to my PATH environment variable”选项，这样可以在命令行中直接使用Anaconda命令。
3. 安装完成后，打开Anaconda Prompt，输入python --version检查Python是否安装成功。

1.1.2 macOS环境配置

macOS用户同样可以使用Anaconda来安装Python。此外，macOS用户还可以通过Homebrew来安装Python，Homebrew是一个非常方便的包管理器，可以轻松安装和管理各种软件包。

1. 打开终端，输入以下命令安装Homebrew：/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"。
2. 安装完成后，输入brew install python安装Python。
3. 输入python3 --version检查Python是否安装成功。

1.1.3 Linux环境配置

Linux用户通常已经预装了Python，但为了确保版本是最新的，可以通过包管理器来更新Python。

1. 打开终端，对于Ubuntu用户，输入sudo apt update更新软件包列表，然后输入sudo apt install python3安装Python。
2. 对于Fedora用户，输入sudo dnf install python3安装Python。
3. 输入python3 --version检查Python是否安装成功。

1.2 Scikit-learn安装

Scikit-learn是一个开源的机器学习库，它提供了简单而高效的数据挖掘和数据分析工具。安装Scikit-learn非常简单，可以通过pip或conda来完成。

1.2.1 使用pip安装

1. 打开命令行工具（Windows用户使用Anaconda Prompt，macOS和Linux用户使用终端）。
2. 输入pip install -U scikit-learn安装Scikit-learn。-U参数表示如果已经安装了Scikit-learn，则会更新到最新版本。

1.2.2 使用conda安装

1. 打开Anaconda Prompt。
2. 输入conda install scikit-learn安装Scikit-learn。

1.2.3 验证安装

安装完成后，可以通过以下Python代码验证Scikit-learn是否安装成功：

import sklearn
print(sklearn.__version__)

如果输出了Scikit-learn的版本号，说明安装成功。

1.3 Jupyter Notebook使用

Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，支持实时代码、方程、可视化和叙述性文本。

1.3.1 Jupyter Notebook使用

1. 打开Anaconda Prompt，输入jupyter notebook启动Jupyter Notebook。
2. 浏览器会自动打开Jupyter Notebook的主页，点击“New”按钮，选择“Python 3”创建一个新的Notebook。
3. 在新的Notebook中，可以输入Python代码并运行。例如，输入以下代码并运行：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)plt.plot(x, y)
plt.show()