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本文介绍了在Ubuntu系统中安装scikit-learn库的详细步骤。通过更新系统并安装必要的依赖包开始，接着使用pip命令安装scipy库，最后通过同样的方式安装scikit-learn库，确保机器学习开发环境配置完整。
本文目录导读：
在数据科学和机器学习领域，scikit-learn是一个非常流行且强大的Python库，它提供了大量的算法和工具，可以帮助我们轻松实现数据分析和模型训练，本文将详细介绍如何在Ubuntu系统中安装scikit-learn库。
安装Python
确保你的Ubuntu系统已经安装了Python，Ubuntu 18.04及以后的版本默认安装了Python 3，但为了确保版本的一致性，我们可以手动安装Python。
1、打开终端，输入以下命令安装Python：
```bash
sudo apt-get update
sudo apt-get install python3
```
2、检查Python版本：
```bash
python3 --version
```
安装pip
pip是Python的包管理器，用于安装和管理Python库，在安装scikit-learn之前，我们需要安装pip。
1、打开终端，输入以下命令安装pip：
```bash
sudo apt-get install python3-pip
```
2、检查pip版本：
```bash
pip3 --version
```
安装scikit-learn
现在我们已经有了Python和pip，可以开始安装scikit-learn了。
1、打开终端，输入以下命令安装scikit-learn：
```bash
pip3 install scikit-learn
```
2、安装完成后，我们可以通过以下命令验证scikit-learn是否成功安装：
```bash
python3 -c "impoRT sklearn; print(sklearn.__version__)"
```
验证安装
为了确保scikit-learn安装正确，我们可以通过运行一个简单的示例来验证。
1、打开终端，创建一个Python文件，例如test_sklearn.py。
2、在文件中输入以下代码：
```python
import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
x, y = iris.data, iris.target
# 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)
# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 测试模型
score = model.score(X_test, y_test)
print("Model accuracy:", score)
```
3、运行Python文件：
```bash
python3 test_sklearn.py
```
如果一切正常，你应该会看到模型准确率的输出。
本文详细介绍了如何在Ubuntu系统中安装scikit-learn库，通过安装Python、pip以及scikit-learn，我们可以在Ubuntu上构建和训练机器学习模型，scikit-learn的丰富功能和简单易用的接口，使得它在数据科学领域广受欢迎。
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本文标签属性：
Ubuntu scikit-learn 安装：ubuntu安装skimage
