Como instalar as dependências python para análise preditiva
o scikit-learn
Conteúdo
Você precisa instalar as seguintes dependências:
numpy
scipy
matplotlib
Estes pacotes podem estar disponíveis a partir de vários locais:
Escolhendo as versões que têm instaladores do Windows fará com que o processo de instalação mais rápido e mais simples possível.
Instalando as dependências é semelhante à instalação scikit-learn. É uma série de solicitações e cliques. Para ficar consistente em todas as dependências, escolha as opções padrão.
Como instalar numpy
Você pode baixar numpy no site da SourceForge.
Do site da SourceForge, fazer uma pesquisa para numpy no formulário de busca.
Muitos anúncios aparecerem. O módulo necessário é numpy-1.8.0. Se você procurá-lo, ele deve aparecer como o topo de listagem na tela. Para ter certeza de que você tem o mesmo arquivo, verifique se ele tem a seguinte descrição:
Numérica Python: numérica Python adiciona uma instalação variedade rápido e sofisticado para a linguagem Python.
Clique no botão Download Now para baixar a última versão do.
Se o fizer, leva você para o page- download em poucos segundos, aparece uma solicitação, pedindo-lhe para aceitar o download do arquivo.
Aqui é um link direto para a página de download.
Video: Preditiva com Baixo Custo e Muito Resultado
Clique no botão Salvar arquivo e aguarde o download terminar.
O arquivo numpy-1.8.0.win32-Superpack-python2.7.exe será baixado.
Vá para a sua pasta de downloads (ou onde você salvou o arquivo) e execute o arquivo clicando duas vezes o nome do arquivo.
Isso pode abrir uma série de instruções ou avisos que irá perguntar se você deseja prosseguir com a execução de um arquivo executável. Eles vão ser semelhantes aos que aparecem quando você instala scikit.
Clique no OK / Run / botão Permitir e continuar.
Uma tela mostrando algumas informações importantes e úteis sobre o projeto aparece.
Clique no botão Avançar.
Uma tela aparece, perguntando onde deseja que o módulo instalado.
Aceite o local padrão da instalação e clique em Avançar.
Uma tela aparece, exibindo um prompt final antes da instalação começa.
Clicar em Avançar começa o processo de instalação.
Quando a barra de status estiver concluída, você será notificado de que a instalação está completa.
Clique no botão Concluir e, em seguida, no botão Fechar.
Isso é tudo para essa dependência - numpy está instalado.
Como instalar scipy
Você pode baixar scipy no site da SourceForge. O processo de instalação é praticamente o mesmo que o de instalação para numpy.
Do site da SourceForge, fazer uma pesquisa para scipy no formulário de busca.
A lista superior a partir da busca deve ser
SciPy: Biblioteca Científica para Python
Clique no botão Download Now para baixar a última versão do scipy.
Fazer isso leva você para a página de download. Em poucos segundos, aparece uma solicitação, pedindo-lhe para aceitar o download do arquivo.
Aqui é um link direto para a página de download.
O resto do processo de instalação é o mesmo que coletados para.
Como instalar matplotlib
O módulo final para instalar é. Para obter o arquivo executável, ir para matplotlib e clique no link para matplotlib-1.2.1.win32-py2.7.exe. Se o fizer, leva você para o SourceForge website- o prompt de download aparece em poucos segundos. Mais uma vez, o resto do processo de instalação é o mesmo que coletados para numpy.
Aqui é um link direto para a página de download.
Como verificar sua instalação
Quando você instalou scikit-learn e todas as suas dependências, certifique-se de confirmar que a instalação foi como esperado. Você quer evitar correr em quaisquer erros problema ou inesperadas mais tarde.
Video: Iniciando com Biblioteca NLTK Python NLP
Vá para o shell interativo do Python, escolhendo Iniciar do Windows botão gt; Python2.7-gt; Python (linha de comando).
O processo é semelhante, se você fez uma instalação personalizada do Python.
No shell interativo, tente executar na seguinte declaração para importar todos os módulos que foram instalados:
gt; gt; gt; importar sklearn, numpy, scipy, matplotlib
Se o interpretador Python retorna sem erros, então a instalação bem-sucedida.
Se você receber uma mensagem de erro, então algo deu errado no processo de instalação. Você vai ter que reinstalar o módulo que está listado na linha que começa com.
Assumindo que tudo correu como planejado, então você está pronto para começar a usar scikit-learn para construir um modelo preditivo.