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本文介绍了在Ubuntu操作系统下如何安装scikit-learn库的详细步骤，包括安装所需的依赖项以及使用pip进行scikit-learn和skimage库的安装，为用户提供了便捷的Ubuntu scikit-learn环境配置指南。
本文目录导读：
在当今数据科学和机器学习领域，scikit-learn是一个非常流行且功能强大的Python库，它提供了大量简单易用的算法和工具，可以帮助我们轻松实现数据分析和模型训练，对于Ubuntu系统的用户来说，安装scikit-learn同样是一件简单的事情，下面我将详细介绍在Ubuntu系统下安装scikit-learn的步骤。
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，但为了确保兼容性，我们可以手动安装Python 3.6或更高版本。
1、更新系统软件包列表：
sudo apt update
2、安装Python 3.6：
sudo apt install python3.6 python3.6-dev python3.6-venv python3.6-virtualenv
3、将Python 3.6设置为默认版本：
sudo update-alternatives --install /usr/bin/python3 python3 /usr/bin/python3.6 1
4、验证Python版本：
python3 --version
安装pip
pip是Python的包管理器，可以帮助我们安装Python库，我们需要安装pip。
1、安装pip：
sudo apt install python3-pip
2、验证pip安装：
pip3 --version
安装scikit-learn
现在我们已经安装了Python和pip，接下来可以安装scikit-learn了。
1、安装scikit-learn：
pip3 install scikit-learn
2、验证scikit-learn安装：
python3 -c "import sklearn; print(sklearn.__version__)"
测试scikit-learn
安装完成后，我们可以通过以下简单的Python代码来测试scikit-learn是否正常工作：
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
加载iris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_std = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_std = scaler.transform(X_test)
使用逻辑回归模型进行训练
lr = LogisticRegression(C=1.0, random_state=42)
lr.fit(X_train_std, y_train)
预测测试集
y_pred = lr.predict(X_test_std)
计算准确率
print('Accuracy: {:.2f}%'.format(accuracy_score(y_test, y_pred) * 100))如果代码能够正常运行并输出准确率，那么说明scikit-learn已经成功安装。
本文详细介绍了在Ubuntu系统下安装scikit-learn的步骤，通过安装Python、pip和scikit-learn，我们可以在Ubuntu系统中使用这个强大的机器学习库，希望这篇文章能帮助你顺利地在Ubuntu系统上安装scikit-learn。
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