在Anaconda中安装sklearn(scikit-learn)的步骤可以概括如下: 打开Anaconda Prompt: 在Windows上,你可以在开始菜单中搜索"Anaconda Prompt"并打开它。 在macOS或Linux上,你可以在终端中输入anaconda-prompt来启动它。 创建一个新的环境(可选): 为了更好地管理包和依赖项,建议创建一个新的环境。你可以使用以下命令...
1conda 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，...
确认后,conda将下载并安装最新版本的Scikit-learn。 三、使用pip升级 如果conda升级失败或遇到其他问题,我们还可以尝试使用pip来升级Scikit-learn。在Anaconda Prompt中,输入以下命令: pip install --upgrade scikit-learn pip将下载并安装最新版本的Scikit-learn。请注意,使用pip升级可能会与conda环境产生冲突,因此建议在...
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...
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...
conda install -c anaconda scikit-learn 1. 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。
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...
发现这里你的环境里面已经有了scikit-learn,证明你已经完成了环境的搭建 点击run下面的Edit configurations 点击左上角的+号,然后选择python 在script path里面随便输入一个英文名,然后在Python Interpreter下拉框里面通过名字找到你之前搭建的环境,因为之前创建的环境名叫做test,所以选择路径为～/anaconda3/evs/test/bin/...
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。
Scikit-learn: 是Python重要的机器学习库。其包括分类、回归、降维和聚类四大机器学习算法,还包括了特征提取、数据处理和模型评估三大模块 二、Anaconda安装 (1)为什么选择Anaconda? Anaconda是一个开源的Python发行版本,其最大的特点在于集成了大量的科学计算包及其依赖项,总计超过180个,涵盖了数据分析、...