实验 Scikit-learn机器学习库的实验环境设置

实验目标

本实验旨在帮助学生搭建一个适用于Scikit-learn机器学习库的计算机实验环境，确保学生能够在该环境中顺利运行和调试Scikit-learn相关的代码。

实验报告要求

1. 实验环境描述：记录实验所使用的操作系统、Python版本、所安装的库及其版本。

2. 安装步骤和遇到的问题：详细描述安装过程中遇到的任何问题及其解决方法。

3. 环境验证：展示验证安装成功的代码和结果。

4. 测试环境：展示测试环境所使用的代码和结果，包括模型的准确率等。

5. 实验总结：总结实验过程中的收获和遇到的问题，以及对未来使用Scikit-learn进行机器学习的展望。

通过完成本实验，学生将能够搭建一个适用于Scikit-learn的计算机实验环境，为后续进行机器学习实验打下坚实的基础。

实验环境要求

1. 操作系统：Windows、macOS或Linux。

2. Python版本：建议使用Python 3.6及以上版本。

3. 必要的库：

o NumPy：用于数值计算。

o Pandas：用于数据处理和分析。

o Scikit-learn：机器学习库。

o Matplotlib/Seaborn：用于数据可视化（可选，但推荐）。

o Jupyter Notebook/Lab：用于交互式编程和结果展示（可选，但推荐）。

实验步骤

1. 安装Python

o 从Python官方网站下载并安装最新版本的Python（确保勾选“Add Python to PATH”选项）。

2. 安装必要的库

o 使用pip（Python的包管理工具）安装所需库。打开命令行工具（如Windows的CMD、PowerShell，macOS的Terminal，或Linux的终端），然后输入以下命令：

pip install numpy pandas scikit-learn matplotlib seaborn jupyterlab

或者，如果你使用的是conda（Anaconda或Miniconda的包管理工具），可以使用以下命令：

conda install numpy pandas scikit-learn matplotlib seaborn jupyterlab

3. 验证安装

o 打开Python解释器或Jupyter Notebook，尝试导入所安装的库，确保没有错误发生。

import numpy as np  

import pandas as pd  

from sklearn import datasets  

import matplotlib.pyplot as plt  

import seaborn as sns

4. 配置Jupyter Notebook（可选）

o 如果选择使用Jupyter Notebook进行编程，可以通过在命令行中输入jupyter notebook来启动它。

o 你可能还需要配置Jupyter Notebook的扩展和主题，以提高编程体验。

5. 设置IDE（集成开发环境）

o 你可以选择使用PyCharm、VS Code等IDE来编写和运行代码。这些IDE通常提供了代码高亮、自动补全、调试等功能，可以提高编程效率。

o 在IDE中配置Python解释器和所安装的库。

6. 测试环境

o 编写一简单的Scikit-learn示例代码，如加载数据集、训练模型、预测结果等，以确保环境配置正确。

实验代码参考

————————————————

# 导入python库

# 加载数据集（以iris数据库为例）  

# 划分数据集（测试集占20%）  

# 训练模型  

# 预测结果  

# 计算准确率并打印  

————————————————