Jupyter Notebook：机器学习基础：Scikit-Learn库.docx

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JupyterNotebook：机器学习基础：Scikit-Learn库

1环境搭建与配置

1.1安装Python

1.1.1原理与内容

Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁和强大的功能在数据科学和机器学习领域受到青睐。安装Python是开始使用JupyterNotebook和Scikit-Learn的第一步。

1.1.2操作步骤

访问Python官方网站/downloads/下载必威体育精装版版本的Python。

选择适合您操作系统的安装包，通常为.exe文件（Windows）或.pkg文件（macOS）。

运行安装程序，确保勾选“AddPythontoPATH”选项以便于系统识别Python。

完成安装后，可以通过命令行输入python--version来验证安装是否成功。

1.2安装JupyterNotebook

1.2.1原理与内容

JupyterNotebook是一个交互式笔记本，支持实时代码、数学方程、可视化和Markdown。它允许用户创建和共享包含代码和文档的文档，非常适合数据清洗和可视化、机器学习和教育。

1.2.2操作步骤

打开命令行工具。

使用pip安装JupyterNotebook，输入以下命令：

pipinstallnotebook

安装完成后，输入jupyternotebook命令来启动JupyterNotebook。这将在您的默认浏览器中打开一个新窗口，显示JupyterNotebook的主界面。

1.3安装Scikit-Learn

1.3.1原理与内容

Scikit-Learn是一个用于Python编程语言的免费软件机器学习库。它包含各种分类、回归、聚类算法（包括支持向量机、随机森林、梯度提升、K均值、DBSCAN等），并设计了统一的模型接口。

1.3.2操作步骤

在命令行中，使用pip安装Scikit-Learn，输入以下命令：

pipinstallscikit-learn

安装完成后，您可以在Python脚本或JupyterNotebook中通过以下代码导入Scikit-Learn：

importsklearn

print(sklearn.__version__)

1.4配置开发环境

1.4.1原理与内容

配置开发环境包括设置工作目录、安装必要的库和工具，以及确保所有组件兼容并正确配置。

1.4.2操作步骤

设置工作目录：在JupyterNotebook中，使用%cd魔法命令可以更改当前工作目录。例如：

%cd/path/to/your/directory

安装其他库：除了Scikit-Learn，您可能还需要安装其他库，如NumPy、Pandas和Matplotlib。使用pip安装这些库：

pipinstallnumpypandasmatplotlib

检查兼容性：确保所有安装的库版本兼容。在JupyterNotebook中，可以使用以下代码检查库版本：

importnumpyasnp

importpandasaspd

importmatplotlibasmpl

print(NumPyversion:,np.__version__)

print(Pandasversion:,pd.__version__)

print(Matplotlibversion:,mpl.__version__)

1.4.3示例：使用Scikit-Learn进行简单的线性回归

假设我们有以下数据集，我们将使用Scikit-Learn来拟合一个线性回归模型。

importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression

#生成数据

X=np.random.rand(100,1)

y=2+3*X+np.random.rand(100,1)

#划分训练集和测试集

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)

#创建线性回归模型

model=LinearRegression()

#训练模型

model.fit(X_train,y_trai