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sklearn简介:sklearn是机器学习中一个常用的python第三方模块,网址如下:http://sklearn.apachecn.org/
里面对一些常用的机器学习方法进行了封装,在进行机器学习任务时,并不需要每个人都实现所有的算法,只需要简单的调用sklearn里的模块就可以实现大多数机器学习任务。机器学习任务通常包括分类(Classification)和回归(Regression),常用的分类器包括SVM、KNN、贝叶斯、线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、xgboost、GBDT、boosting、神经网络DNN。常见的降维方法包括TF-IDF、主题模型LDA、主成分分析PCA等等。
接下来我们简单介绍下如何安装sklearn,目前最新版本是0.19.0,在安装sklearn之前,需要先安装一些必要的模块:
安装Scikit-learn 要求:
1、Python (>= 2.7 or >= 3.3);
2、NumPy (>= 1.8.2);(numpy的版本并不是越高越好,有不兼容问题,稍后有详细介绍)
3、SciPy (>= 0.13.3)。
如果你已经有一个安全的 numpy 和 scipy,安装 scikit-learn 最简单的方法是使用 pip安装:
pip install -U scikit-learn
安装好之后进入python
导入模块测试是否有问题:
import sklearn
出现warning如下图:
图提示:numpy版本不兼容问题
解决办法:
进入python:
导入模块:
import numpy
版本查询:
numpy.version.versionor numpy.__version__
查询结果:'1.15.0'
在numpy官网可看到最新版本是多少:网址https://pypi.org/project/numpy/#history
如下图:
决方法:
卸载当前版本:
pip uninstall numpy
安装低版本:
pip install numpy==1.14.5
再测试
进入python
导入sklearn:
import sklearn
无报错!ok
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