Sklearn安装文档
Scikit-learn,也称为 sklearn,是Python中最流行的机器学习库之一,提供了各种监督和无监督学习算法。在安装scikit-learn之前,确保您的系统满足以下先决条件: 1. **Python**: Scikit-learn从版本0.20开始不再支持Python 2.7和3.4,现在至少需要Python 3.5或更高版本。 2. **NumPy**: 这是一个用于数值计算的基础库,是scikit-learn依赖的核心组件。版本要求为1.11.0或更高。 3. **SciPy**: 提供了广泛的数学和科学计算功能,包括统计、优化、插值等。需要版本0.17.0或更高。 4. **Joblib**: 用于并行计算和内存效率提升,版本要求为0.11或更高。 5. **Matplotlib**: 如果您需要使用scikit-learn的绘图功能,例如以"plot_"开头的函数,那么需要Matplotlib 1.5.1或更高版本。 6. **Scikit-image**和**Pandas**: 这两个库不是必需的,但是一些scikit-learn示例可能会使用它们,所以推荐版本分别为scikit-image 0.12.3及以上和Pandas 0.18.0及以上。 安装scikit-learn最简便的方法是通过Python的包管理器`pip`,运行以下命令: ```bash pip install -U scikit-learn ``` 或者,如果您使用的是Anaconda环境,可以使用`conda`来安装: ```bash conda install scikit-learn ``` 如果你还需要安装NumPy和SciPy,可以一并使用`conda`或`pip`。不过,当使用`pip`时,确保安装预编译的二进制包,避免从源代码编译,因为这可能会在某些特定环境(如Raspberry Pi上的Linux)下遇到问题。 对于更复杂的安装场景,比如从源代码编译最新开发版本,或者在没有对应发行版的架构上构建,你需要参考scikit-learn的高级安装指南。对于Python的替代实现,如PyPy,确保使用兼容的版本:PyPy3-v5.10+,Numpy 1.14.0+和SciPy 1.1.0+。 此外,还有一些第三方发行版,如Canopy和Anaconda,它们提供了完整的科学Python环境,包括numpy, scipy, scikit-learn, matplotlib等库,适合在Windows, Mac OSX, 和Linux上使用。尤其是Anaconda,它免费提供scikit-learn,并且建议使用`conda`命令来升级或卸载,而不是使用`pip`。 对于Windows用户,WinPython项目提供了包含scikit-learn在内的额外插件。 请注意,无论使用哪种安装方法,务必确保遵循相应的升级和卸载指南,以防止文件冲突或不完整移除。使用Anaconda时,不要混合使用`conda`和`pip`命令来管理scikit-learn的安装。