在 PyCharm 中安裝 sklearn

一、什麼是 sklearn

Scikit-learn（簡稱 sklearn）是一個用於機器學習的 Python 模塊。它建立在 NumPy、SciPy 和 matplotlib 之上。

Scikit-learn 中包含了許多常用的機器學習算法，例如回歸、分類、聚類、降維和模型選擇等。此外，它還提供了對數據預處理、模型調優和數據可視化等方面的支持。

二、安裝 sklearn 前的準備工作

在安裝 sklearn 之前，我們需要安裝以下軟件包：

1. Python 2.7 或 3.4+ 版本
2. NumPy
3. SciPy
4. matplotlib
5. IPython

這些軟件包都可以通過 pip 或者conda 來進行安裝。如果你還沒有安裝 pip 或 conda，可以先安裝它們。

三、使用 pip 安裝 sklearn

使用 pip 安裝 sklearn 是最簡單最常見的方法之一。

1. 打開終端
2. 輸入以下命令

pip install -U scikit-learn

等待 pip 的安裝過程即可。如果安裝過程中出現了錯誤，可以嘗試使用以下命令：

pip install --user scikit-learn

這將使用用戶本地的 Python 庫安裝 scikit-learn。

四、使用 conda 安裝 sklearn

如果你使用的是 anaconda Python 發行版，則可以使用 conda 安裝 sklearn。

1. 打開終端
2. 輸入以下命令

conda install scikit-learn

等待 conda 的安裝過程即可。

如果你希望安裝指定版本的 sklearn，可以使用以下命令：

conda install scikit-learn=0.22.2.post1

五、驗證安裝結果

在安裝完成後，我們需要驗證一下是否安裝成功。

1. 打開 Python 解釋器
2. 輸入以下命令

import sklearn
print(sklearn.__version__)

如果不出意外，你應該可以看到 sklearn 的版本號。

六、sklearn 的常用操作

下面是一些常用的 sklearn 操作。

1. 加載和拆分數據集

sklearn 包含了一些常用的數據集，如 Iris 數據集。

from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

以上代碼導入了 Iris 數據集，並將特徵矩陣保存到 X 中，將標籤保存到 y 中。

我們可以使用以下代碼將數據集拆分成訓練集和測試集。

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)

以上代碼將數據集按照 7:3 的比例分成了訓練集和測試集。

2. 構建模型

以下代碼展示了如何構建一個簡單的 KNN 模型。

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)

以上代碼構建了一個 KNN 分類器，它選取了 3 個最近的鄰居，並使用拆分後的訓練集進行訓練。

3. 評估模型

以下代碼展示了如何使用測試集來評估模型的準確性。

from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred = knn.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(accuracy)

以上代碼使用測試集對模型進行評估，返回模型的準確度。

七、結束語

本文對在 PyCharm 中安裝 sklearn 進行了詳細的講解，並介紹了一些 sklearn 的常用操作。希望這篇文章可以給對機器學習有興趣的讀者提供一些幫助。