Python：Python机器学习基础：Scikit-Learn

### Python机器学习基础：Scikit-Learn #### 一、Python环境搭建与配置 Python作为一门强大且易学的编程语言，在数据科学和机器学习领域备受推崇。在开始使用Python进行机器学习之前，首要任务是确保正确安装了Python及其相关环境。 **1.1 Windows系统下的Python安装** - **访问官网**: 登录Python官方网站（[Python.org](https://www.python.org/downloads/))。 - **下载安装包**: 选择与你的Windows系统版本相匹配的Python安装包（通常提供32位或64位版本的选择）。 - **执行安装**: 运行下载好的安装程序，并确保勾选了“Add Python to PATH”选项，这样可以在命令提示符中直接使用Python命令。 - **验证安装**: 安装完成后，在命令提示符窗口中输入`python --version`来确认Python版本信息，确保安装成功。 **1.2 macOS系统下的Python安装** - **访问官网**: 同样登录Python官方网站（[Python.org](https://www.python.org/downloads/)），选择适合macOS的Python安装包。 - **下载安装**: 下载并运行安装程序。 - **验证安装**: 在macOS终端中输入`python3 --version`来验证Python版本信息。 **1.3 Linux系统下的Python安装** 对于Linux用户，大多数发行版都预装了Python。可以通过终端输入`python3 --version`来查看当前版本。如果需要安装或更新Python版本，可以使用包管理器，例如Ubuntu上的命令： ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install python3 ``` #### 二、Scikit-Learn的安装与配置 Scikit-Learn是一个基于Python的数据分析和机器学习库，提供了丰富的算法实现，如分类、回归、聚类等。其依赖于NumPy、SciPy和Matplotlib等其他库。 **2.1 使用pip安装Scikit-Learn** - **安装Scikit-Learn**: 在命令行中运行`pip install -U scikit-learn`命令。 - **验证安装**: 在Python环境中尝试导入scikit-learn模块并打印版本号，如`import sklearn; print(sklearn.__version__)`。 **2.2 集成开发环境的配置** 为了提高效率，推荐使用集成开发环境（IDE）或Jupyter Notebook。下面介绍如何配置Jupyter Notebook环境。 **3.1 安装Jupyter Notebook** 通过pip安装Jupyter Notebook，命令如下： ```bash pip install -U jupyter ``` **3.2 启动Jupyter Notebook** 在命令行中输入`jupyter notebook`即可启动Jupyter Notebook，它会在默认浏览器中打开一个新的页面。 **3.3 Scikit-Learn示例：简单的线性回归** 本示例展示如何使用Scikit-Learn进行线性回归分析，预测房屋价格。 **步骤1：导入必要的库** ```python import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error ``` **步骤2：创建数据集** ```python # 房屋面积（平方米） areas = np.array([50, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120, 130, 140]) # 房屋价格（万元） prices = np.array([30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75]) # 将数据转换为二维数组 areas = areas.reshape(-1, 1) ``` **步骤3：划分数据集** ```python X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(areas, prices, test_size=0.2, random_state=42) ``` **步骤4：创建并训练线性回归模型** ```python model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) ``` **步骤5：评估模型** ```python predictions = model.predict(X_test) mse = mean_squared_error(y_test, predictions) print("Mean Squared Error:", mse) ``` 通过以上步骤，我们可以使用Scikit-Learn轻松地构建并训练出一个简单的线性回归模型，用于预测房屋价格。此过程不仅展示了Scikit-Learn的强大功能，还体现了Python在数据科学和机器学习领域的灵活性和实用性。