Comment faire pour installer les dépendances de python pour l'analyse prédictive

La scikit-learn

module nécessite (ou est dépendant) quelques autres modules doivent être installés avant que vous pouvez commencer à l'utiliser pour l'analyse prédictive. Les modules qui dépendent d'autres modules sont appelés dépendances. Dans ce cas, les dépendances sont numpy, scipy, et matplotlib.

Vous devez installer les dépendances suivantes:

• numpy

• scipy

• matplotlib

Ces forfaits peuvent être disponibles à partir de plusieurs endroits:

• Python Package Index

• SourceForge

• matplotlib

Choisir les versions de Windows qui ont installateurs rendra le processus d'installation plus rapide et le plus simple possible.

Installation des dépendances est similaire à l'installation scikit-learn. Il est une série de messages et de clics. Pour rester cohérent dans toutes les dépendances, choisir les options par défaut.

Comment installer numpy

Vous pouvez télécharger numpy à partir du site web de SourceForge.

1. Depuis le site Web SourceForge, faire une recherche pour numpy dans le formulaire de recherche.

   Beaucoup annonces apparaissent. Le module est nécessaire numpy-1.8.0. Si vous recherchez pour cela, il doit apparaître comme l'inscription à l'écran supérieur. Pour être sûr que vous avez le même fichier, assurez-vous qu'il a la description suivante:

   Numerical Python: Python numérique ajoute un centre de réseau rapide et sophistiqué pour le langage Python.

2. Cliquez sur le bouton Télécharger maintenant pour télécharger la dernière version de.

   
   
   
   
   

   Cela vous mènera à la page- télécharger en quelques secondes, un message apparaît, vous demandant d'accepter le téléchargement du fichier.

   Voici un lien direct vers la page de téléchargement.

   

3. Cliquez sur le bouton Enregistrer le fichier et d'attendre la fin du téléchargement.

   Le fichier numpy-1.8.0.win32-Superpack-python2.7.exe sera téléchargé.

4. Accédez à votre dossier de téléchargement (ou là où vous avez enregistré le fichier) et exécutez le fichier en double-cliquant sur le nom de fichier.

   Cela peut ouvrir une série de messages ou avertissements qui vous demandera si vous souhaitez procéder à l'exécution d'un fichier exécutable. Ils seront semblables à ceux qui se présentent lorsque vous installez scikit.

5. Cliquez sur le bouton OK / Run / bouton Autoriser et continuer.

   Un écran montrant des informations utiles et importantes sur le projet apparaît.

6. Cliquez sur le bouton Suivant.

   Un écran apparaît, vous demandant où vous voulez le module installé.

7. Acceptez l'emplacement par défaut de l'installation et cliquez sur Suivant.

   Un écran apparaît, l'affichage d'une invite de finale avant le début de l'installation.

8. En cliquant sur Suivant commence le processus d'installation.

   Lorsque la barre d'état est terminée, vous êtes averti que votre installation est terminée.

9. Cliquez sur le bouton Terminer et ensuite sur le bouton Fermer.

   Voilà pour cette dépendance - numpy est installé.

Comment installer scipy

Vous pouvez télécharger scipy à partir du site web de SourceForge. Le processus d'installation est à peu près le même que pour l'installation numpy.

1. Depuis le site Web SourceForge, faire une recherche pour scipy dans le formulaire de recherche.

   La liste supérieure de la recherche devrait être

   SciPy: Bibliothèque scientifique pour Python

2. Cliquez sur le bouton Télécharger maintenant pour télécharger la dernière version de scipy.

   Cela vous mènera à la page de téléchargement. En quelques secondes, un message apparaît, vous demandant d'accepter le téléchargement du fichier.

   Voici un lien direct vers la page de téléchargement.

   

Le reste du processus d'installation est le même que pour cotée.

Comment installer matplotlib

Le dernier module à installer est. Pour obtenir le fichier exécutable, aller à matplotlib et cliquez sur le lien matplotlib-1.2.1.win32-py2.7.exe. Cela vous mènera à la SourceForge site web- l'invite de téléchargement apparaît en quelques secondes. Une fois de plus, le reste du processus d'installation est le même que pour cotée numpy.

Voici un lien direct vers la page de téléchargement.

Comment vérifier votre installation

Lorsque vous avez installé scikit-learn et toutes ses dépendances, assurez-vous confirmer que l'installation est passé comme prévu. Vous voulez éviter de courir dans les erreurs de problèmes inattendus ou plus tard.

1. Accédez au shell interactif Python en choisissant Démarrer de Windows button-> Python2.7-> Python (ligne de commande).

   Le processus est similaire si vous avez effectué une installation personnalisée de Python.

2. Dans le shell interactif, essayez de courir dans la déclaration suivante pour importer tous les modules que vous avez installés:

   >>> Import sklearn, numpy, scipy, matplotlib

   Si l'interpréteur Python renvoie pas d'erreurs, puis votre installation a réussi.

   

   Si vous obtenez un message d'erreur, puis quelque chose allait mal dans le processus d'installation. Vous devrez réinstaller le module qui est répertorié dans la ligne qui commence par.

   

   En supposant que tout se passe comme prévu, alors vous êtes prêt à commencer à utiliser scikit-learn pour construire un modèle prédictif.