Linux系统安装Scikit-learn教程及使用实例演示说明

Scikit-learn是Python最流行的机器学习库之一，它提供了用于数据分析和机器学习任务的广泛工具，从简单的线性回归到高级聚类算法。

在本文当中，小编将简单介绍Linux系统安装和使用Scikit-learn的简单步骤。如果你想了解Scikit-learn方面的内容，那么一起来看看吧。

什么是Scikit-learn？

Scikit-learn（也称为sklearn）是用于机器学习任务的免费开源Python库，它以NumPy、SciPy和matplotlib等其它Python库为基础，为复杂的机器学习算法提供了一个简单的界面，其主要功能包括：

• 监督学习（例如分类、回归）
• 无监督学习（例如聚类、降维）
• 模型评估和验证
• 数据预处理工具
• 支持多种数据格式和模型部署工具

在Linux系统中安装Python

Scikit-learn是基于Python构建的，因此需要在系统上安装Python，可以在终端中输入以下命令来检查Python是否已安装：

python3 --version

如果未安装Python，则可以通过运行以下命令进行安装：

sudo apt install python3 [Debian、Ubuntu和Mint系统]
sudo yum install python3 [RHEL/CentOS/Fedora和Rocky/AlmaLinux系统]
sudo emerge -a sys-apps/python3 [Gentoo Linux系统]
sudo apk add python3 [Alpine Linux系统]
sudo pacman -S python3 [Arch Linux系统]
sudo zypper install python3 [OpenSUSE系统]    
sudo pkg install python3 [FreeBSD系统]

在Linux系统中安装Pip

Pip是用于安装Scikit-learn等Python库的Python包管理器，要检查pip是否已安装，请运行以下命令：

pip3 --version

如果未安装pip，请使用以下命令安装：

sudo apt install python3-pip [Debian、Ubuntu和Mint系统]
sudo yum install python3-pip [RHEL/CentOS/Fedora和Rocky/AlmaLinux系统]
sudo emerge -a dev-python/pip [Gentoo Linux系统]
sudo apk add py3-pip [Alpine Linux系统]
sudo pacman -S python-pip [Arch Linux系统]
sudo zypper install python3-pip [OpenSUSE系统]    
sudo pkg install py38-pip [FreeBSD系统]

在Linux中安装Scikit-learn

现在创建一个虚拟环境（venv）并安装scikit-learn。请注意，虚拟环境虽说不是必须要安装，但强烈建议安装，以避免与其他软件包发生潜在冲突：

python3 -m venv sklearn-env
source sklearn-env/bin/activate
pip3 install -U scikit-learn

此命令将下载并安装最新版本的Scikit-learn及其依赖项（例如NumPy和SciPy），根据你自身的网络速度，这可能需要几分钟到半小时不等：

安装完成后，可以通过在Python中导入来验证Scikit-learn是否正确安装：

python3 -m pip show scikit-learn   #显示scikit-learn版本和位置
python3 -m pip freeze              #显示环境中所有已安装的包
python3 -c "import sklearn; sklearn.show_versions()"

如果没有出现错误，并且打印了Scikit-learn的版本号，则表示安装成功。

在Linux中使用Scikit-learn

安装Scikit-learn之后，现在就可以开始使用它了，下面是有关如何使用Scikit-learn进行各种机器学习任务的基本示例演示。

示例1：导入Scikit-learn并加载数据集

Scikit-learn提供了几个用于学习的内置数据集，其中一个流行的数据集是“Iris（鸢尾花）”数据集，其中包含有关不同种类Iris的数据。要加载Iris数据集，请使用以下代码：

from sklearn.datasets import load_iris

# Load the dataset
iris = load_iris()

# Print the features and target labels
print(iris.data)
print(iris.target)

示例2：将数据拆分为训练集和测试集

在应用机器学习模型之前，将数据集分成训练集和测试集非常重要，这可以确保模型在数据的一个子集上进行训练，在另一个子集上进行测试，从而防止过度拟合。一般情况下，可以使用Scikit-learn提供的train_test_split 方法拆分数据：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# Split the data into 80% training and 20% testing
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

print("Training data:", X_train.shape)
print("Testing data:", X_test.shape)

示例3：训练机器学习模型

接下来让我们借助一个简单的分类器，例如支持向量机（SVM）来训练一个机器学习模型，对Iris进行分类：

from sklearn.svm import SVC

# Create an SVM classifier
model = SVC()

# Train the model on the training data
model.fit(X_train, y_train)

# Predict on the test data
y_pred = model.predict(X_test)

print("Predicted labels:", y_pred)

示例4：评估模型

训练模型后，评估其性能非常重要，你可以使用准确率等指标来查看模型的性能：

from sklearn.metrics import accuracy_score

# Calculate accuracy
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print("Accuracy:", accuracy)

这将打印模型的准确度，以表示模型在测试数据上做出的正确预测的百分比。

结论

以上就是Linux系统安装和使用Scikit-learn简单步骤，同时通过几个示例进行简单演示，包括使用Scikit-learn加载数据集、拆分数据、训练机器学习模型以及评估模型的性能。

实际上，Scikit-learn是一款功能强大且易于使用的Python机器学习工具。通过以上过程步骤，你可以开始你的机器学习之旅，并探索Scikit-learn提供的大量算法和技术。通过练习和试验不同的算法、数据集和模型评估技术，你将能够为现实问题构建有效的机器学习解决方案。