scikit-learn安装指导

### Scikit-learn安装指导 #### 1. 概述 Scikit-learn是一个开源的机器学习库，用于Python编程语言。它提供了一系列简单易用的机器学习算法，并且具有高效的性能。Scikit-learn广泛应用于学术界和工业界，支持监督式和无监督式学习方法。 #### 2. 系统与Python版本要求 在Ubuntu系统上安装Scikit-learn，需要针对不同的Python版本采取不同的安装策略。本指南涵盖了在Ubuntu 16.04上，针对Python 2.7和Python 3.5.1的安装方法。 #### 3. Python 2.7的安装步骤 ##### 3.1 安装依赖包 在安装Scikit-learn之前，需要安装其依赖的库numpy和scipy。首先尝试安装带有MKL优化的numpy包，其下载地址为：***。 ##### 3.2 解决安装问题 安装numpy+mkl后，可能出现无法正常导入numpy的问题。此时可以尝试卸载numpy+mkl，并改用一般版本的numpy。如果在下载过程中遇到timeout问题，可以通过添加timeout参数来解决。 ##### 3.3 安装scipy 在成功安装numpy之后，可以开始安装scipy。同样地，在下载地址***中找到合适版本的scipy进行安装。 ##### 3.4 安装Scikit-learn 完成numpy和scipy的安装后，使用pip安装Scikit-learn。如果在下载过程中遇到timeout问题，可以通过添加timeout参数来解决。 #### 4. Python 3.5.1的安装步骤 ##### 4.1 确认Python支持的格式 在安装之前，需要确认系统中pip支持的格式。通过命令行输入`import pip; print(pip.pep425tags.get_supported())`来获取Python支持的格式列表。 ##### 4.2 安装Scikit-learn 安装Scikit-learn的步骤与Python 2.7类似，只是下载的文件名需要符合Python 3支持的格式。使用pip安装命令时，需要确保格式正确。 #### 5. 常见问题解决 在安装过程中可能会遇到不同的问题。如果遇到无法导入模块multiarray的错误，建议尝试重新安装numpy。此外，如果下载模块时出现timeout错误，可以通过添加timeout参数来解决。 #### 6. 小结 安装Scikit-learn通常包括安装numpy和scipy作为前置依赖，以及确保pip工具能够正确使用。如果按照上述步骤操作，大多数安装问题都能够得到妥善处理。在使用Linux系统进行软件安装时，还需要注意硬件兼容性，比如CPU架构是否与下载包的x86_64标签一致。 本指南通过详细介绍了在Ubuntu 16.04系统上安装Scikit-learn的步骤，帮助用户解决了可能遇到的常见问题，为机器学习实践提供了基础保障。