Cómo instalar las dependencias de pitón para el análisis predictivo
los scikit-learn módulo requiere (o depende de) algunos otros módulos que se instalen antes de que pueda empezar a utilizarlo para el análisis predictivo. Los módulos que dependen de otros módulos se denominan dependencias. En este caso, las dependencias son numpy, scipy, y matplotlib.
Es necesario instalar las siguientes dependencias:
numpy
scipy
matplotlib
Estos paquetes pueden estar disponibles en varios lugares:
La elección de las versiones que tienen instaladores de Windows hará que el proceso de instalación más rápido y lo más simple posible.
Instalación de las dependencias es similar a instalar scikit-learn. Es una serie de indicaciones y clics. Para mantenerse consistente a través de todas las dependencias, elija las opciones por defecto.
Como instalar numpy
Es posible descargar numpy desde el sitio web de SourceForge.
Desde el sitio web de SourceForge, hacer una búsqueda de numpy en el buscador.
Muchos anuncios aparecen. El módulo es necesario numpy-1.8.0. Si usted busca para ella, debe aparecer como la pantalla superior del listado. Para estar seguro de que tienen el mismo archivo, asegúrese de que tiene la siguiente descripción:
Numerical Python: Numerical Python agrega una instalación rápida y sofisticada gama de lenguaje Python.
Haga clic en el botón Descargar ahora para descargar la última versión de.
Si lo hace, le lleva a la descarga página- en unos pocos segundos, aparece un mensaje que le pedirá que acepte la descarga del archivo.
aquí es un enlace directo a la página de descarga.
Haga clic en el botón Guardar archivo y esperar a que finalice la descarga.
El archivo numpy-1.8.0.win32-Superpack-python2.7.exe se descargará.
Ir a la carpeta de descargas (o donde guardó el archivo) y ejecute el archivo haciendo doble clic en el nombre del archivo.
Esto puede abrir una serie de indicaciones o avisos que le preguntará si desea continuar con el funcionamiento de un archivo ejecutable. Van a ser similares a los que aparecen cuando se instala scikit.
Haga clic en el botón OK / Ejecutar / botón Permitir y continuar.
Una pantalla que muestra información importante y útil sobre el proyecto aparece.
Haga clic en el botón Siguiente.
Aparece una pantalla preguntando donde desea instalar el módulo.
Aceptar la ubicación predeterminada de la instalación y haga clic en Siguiente.
Aparece una pantalla, mostrando una última indicación antes de que comience la instalación.
Al hacer clic en Siguiente se inicia el proceso de instalación.
Una vez finalizada la barra de estado, que se le notifique que la instalación está completa.
Haga clic en el botón Finalizar y luego en el botón Cerrar.
Video: Analisis Predictivo Teoria y herramientas Microsoft
Eso es todo por esta dependencia - numpy esta instalado.
Como instalar scipy
Es posible descargar scipy desde el sitio web de SourceForge. El proceso de instalación es más o menos lo mismo que la instalación de numpy.
Desde el sitio web de SourceForge, hacer una búsqueda de scipy en el buscador.
El listado de la parte superior de la búsqueda debe ser
SciPy: Biblioteca Científica para Python
Ahora haga clic en el botón de descarga para descargar la última versión de scipy.
Si lo hace, le lleva a la página de descarga. En unos segundos, aparece un mensaje que le pedirá que acepte la descarga del archivo.
aquí es un enlace directo a la página de descarga.
El resto del proceso de instalación es la misma que la indicada para.
Como instalar matplotlib
El módulo final es instalar. Para obtener el archivo ejecutable, ir a matplotlib y haga clic en el enlace para matplotlib-1.2.1.win32-py2.7.exe. Si lo hace, le lleva a la página web-SourceForge el aviso de descarga aparece en unos pocos segundos. Una vez más, el resto del proceso de instalación es la misma que la indicada para numpy.
aquí es un enlace directo a la página de descarga.
Cómo comprobar su instalación
Cuando se haya instalado scikit-learn y todas sus dependencias, asegúrese de confirmar que la instalación se realizó como se esperaba. ¿Quieres evitar que se produjeran errores de problemas inesperados o más adelante.
Ir a la intérprete interactivo de Python seleccionando el botón Inicio de Windows-gt; Python2.7-gt; Python (línea de comandos).
El proceso es similar si se hizo una instalación personalizada de Python.
En el intérprete de comandos interactivo, intente ejecutar en la siguiente declaración para importar todos los módulos que ha instalado:
gt; gt; gt; importar sklearn, numpy, scipy, matplotlib
Si el intérprete de Python devuelve ningún error, entonces su instalación se realizó correctamente.
Si recibe un mensaje de error, entonces algo salió mal en el proceso de instalación. Vas a tener que volver a instalar el módulo que aparece en la línea que comienza con.
Suponiendo que todo salió como estaba previsto, entonces usted está listo para comenzar a usar scikit-learn para construir un modelo predictivo.