机器学习安装使用教程

一、机器学习简介

机器学习（Machine Learning）是一种通过算法让计算机从数据中学习并进行预测或决策的技术。常见应用包括分类、回归、聚类、图像识别、语音识别、自然语言处理等。

本教程以 Python 为基础，介绍主流机器学习工具包的安装与使用，包括 scikit-learn、XGBoost、LightGBM 等。

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二、环境准备

2.1 安装 Python

建议使用 Python 3.8 或以上版本。可通过官网下载或使用 Anaconda：

• 官网下载：https://www.python.org/
• Anaconda：https://www.anaconda.com/

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三、安装主流机器学习工具

3.1 安装 scikit-learn（最常用的机器学习库）

pip install scikit-learn

或通过 Anaconda：

conda install scikit-learn

3.2 安装 XGBoost（梯度提升框架）

pip install xgboost

3.3 安装 LightGBM（高性能 GBDT 库）

pip install lightgbm

3.4 安装 pandas、numpy（数据处理）

pip install pandas numpy

3.5 安装 matplotlib、seaborn（可视化）

pip install matplotlib seaborn

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四、快速入门示例（使用 scikit-learn）

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score# 加载数据集
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)# 模型训练
clf = RandomForestClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)# 模型预测
y_pred = clf.predict(X_test)
print("准确率:", accuracy_score(y_test, y_pred))

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五、使用 XGBoost 示例

import xgboost as xgb
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_scoredata = load_breast_cancer()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2, random_state=42)model = xgb.XGBClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)print("XGBoost 准确率:", accuracy_score(y_test, y_pred))

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六、可视化模型结果

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.metrics import confusion_matrixconf_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred)
sns.heatmap(conf_mat, annot=True, fmt="d", cmap="Blues")
plt.title("混淆矩阵")
plt.xlabel("预测")
plt.ylabel("实际")
plt.show()

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七、常见问题

Q1: 安装失败？

• 确保网络正常，可使用国内镜像源：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple scikit-learn

Q2: 模块未找到？

请确认运行代码的 Python 环境和 pip 安装路径一致（例如 venv 或 conda 环境）。

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八、学习资源推荐

• scikit-learn 官方文档
• XGBoost 官方文档
• Kaggle 学习路径
• 《机器学习实战》、吴恩达《机器学习》课程

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