本文介绍在Anaconda环境中,安装Python语言scikit-learn
模块的方法。
scikit-learn
库(简称sklearn
)是一个基于Python语言的机器学习库,提供了各种机器学习算法和相关工具,包括分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理等模块。它也提供了一些数据集和数据预处理的函数,使得机器学习变得更加容易上手。scikit-learn
主要的特点有:
简单而一致的API:scikit-learn提供了简单且一致的API,使得用户可以方便地使用各种不同的算法进行模型训练和预测。
大量的实现算法:scikit-learn提供了包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、K-Means聚类、PCA降维等多种常用的机器学习算法。
开源且免费:scikit-learn是一款完全开源的机器学习库,所有人都可以免费使用。
多种数据处理工具:scikit-learn提供了多种数据预处理工具,包括标准化、归一化、缺失值填充、特征选择等。
高效性:scikit-learn是基于NumPy和SciPy开发的,这两个库都是针对科学计算进行优化的,因此scikit-learn在计算效率上表现出色。
本文就介绍一下在Anaconda环境中,配置SciPy
这一库的方法。
首先,打开Anaconda Prompt软件,如下图所示。
随后,我们输入如下的代码。
conda install -c anaconda scikit-learn
运行上述代码,稍等片刻即可出现如下图所示的字样。
接下来,输入y
即可开始scikit-learn
库的配置工作。再稍等片刻,即可完成scikit-learn
库的配置。
此时,我们可以通过如下图所示的代码,检查是否成功完成scikit-learn
库的配置工作。
如果没有报错, 说明scikit-learn
库已经成功配置。
至此,大功告成。