Sie tauchen also in das maschinelle Lernen mit Python ein und sind zufällig auf Scikit-learn gestoßen. Es ist im Grunde die Standardbibliothek für viele, da sie das Erstellen und Testen von Modellen vereinfacht – vorausgesetzt, man weiß, wo man suchen muss. Aber vielleicht sind Sie auf ein paar Probleme gestoßen, z. B.Pakete, die nicht richtig installiert werden, seltsame Fehler bei Abhängigkeiten oder einfach nur die Mühe, die Dinge einzurichten, ohne sich die Haare zu raufen. Das kommt in der wilden Welt der Datenwissenschaft ziemlich häufig vor. Dieser „Leitfaden“ ist eine Art Sammelsurium aus Tipps und Tricks aus der Praxis, die Ihnen helfen, diese Hürden zu überwinden und tatsächlich Code auszuführen.
So bringen Sie Scikit-learn zum Laufen, ohne es zu verlieren
Wählen Sie Ihre Waffe: Pip oder Conda
Zunächst einmal ist die richtige Installation entscheidend. Für die aktuellsten Versionen sollten Sie Python 3.10 oder höher verwenden. Am besten erstellen Sie eine neue Umgebung, da das Herumspielen mit Systempaketen später Chaos verursachen kann. Es ist zwar etwas seltsam, aber der Einsatz virtueller Umgebungen erspart viel Ärger.
Unter Windows, macOS oder Linux gehen Sie wie folgt vor:
# Using venv (recommended for simplicity) # Windows python -m venv sklearn-env sklearn-env\Scripts\activate # macOS/Linux python3 -m venv sklearn-env source sklearn-env/bin/activate Sobald Ihre Umgebung aktiv ist, führen Sie die Installation mit Folgendem durch:
# Using pip (most common) pip install -U scikit-learn # If you prefer conda (especially if you already use Anaconda) conda create -n sklearn-env -c conda-forge scikit-learn conda activate sklearn-env Sicherstellen, dass alles kühl ist
Führen Sie nach der Installation eine schnelle Überprüfung durch (da das Paket manchmal installiert werden kann, aber nicht sofort funktioniert), und führen Sie Folgendes aus:
python -c "import sklearn; sklearn.show_versions()"Wenn Sie eine Reihe von Informationen und keine Fehler sehen, sind Sie fertig. Wenn nicht, überprüfen Sie Ihre Umgebung und Abhängigkeiten. Manchmal verursachen ältere Pip- oder Conda-Versionen Probleme. Aktualisieren Sie diese daher zuerst:
# Update pip pip install --upgrade pip # Update conda (if you’re using conda) conda update conda Umgang mit häufigen Installationsproblemen
Manchmal, insbesondere unter Windows, schlägt die Installation aufgrund von Compilerproblemen oder Paketkonflikten fehl. Versuchen Sie in diesem Fall:
- Installieren einer bestimmten Version von scikit-learn, wie
pip install scikit-learn==1.0.2 - Aktualisieren oder Neuinstallieren von Numpy und Scipy zuerst:
pip install --upgrade numpy scipy Und wenn die Probleme weiterhin bestehen, überprüfen Sie möglicherweise Ihre Python-Version oder suchen Sie nach seltsamen PATH-Problemen. Einige Leute mussten aufgrund fehlerhafter Umgebungen die Software deinstallieren und eine Neuinstallation von Grund auf durchführen.
Bonus: Schnelle Überprüfung in Jupyter oder Skript
Wenn Sie ohne viel Aufwand prüfen möchten, ob es funktioniert, öffnen Sie einfach ein Terminal in der Umgebung und führen Sie Folgendes aus:
python >>> import sklearn >>> sklearn.show_versions() Wenn die Ausgabe gut aussieht – beispielsweise Numpy, Scipy und andere Versionen –, ist Ihr Setup gut genug, um mit dem Experimentieren zu beginnen.
Dinge ausprobieren, die helfen könnten
Wenn es immer noch nicht funktioniert, können Sie Folgendes überprüfen:
- Stellen Sie sicher, dass Sie keine widersprüchlichen Paketversionen ausführen, insbesondere wenn Sie zuvor ein Upgrade durchgeführt haben.
- Löschen Sie Ihre virtuelle Umgebung und beginnen Sie von vorne, wenn die Dinge unübersichtlich werden – manchmal ist ein Neuanfang die einzige Lösung.
- Sehen Sie sich Ihre Systempfade an – insbesondere unter Windows, wo es leicht zu Verwicklungen kommen kann.
- Versuchen Sie die Installation über Pip oder Conda – je nachdem, was Sie bevorzugen.
Denn natürlich muss Windows es einem manchmal schwerer machen als nötig – also sind Geduld und mehrere Versuche hilfreich.
Zusammenfassung
- Erstellen Sie eine neue virtuelle Umgebung
- Verwenden Sie zur Installation pip oder conda
- Überprüfen Sie die Installation mit einer schnellen Versionsprüfung
- Wenn Fehler auftreten, optimieren Sie die Versionen oder starten Sie von vorne
Zusammenfassung
Scikit-learn zum Laufen zu bringen, kann besonders am Anfang mühsam sein. Sobald die ersten Hürden überwunden sind, läuft es aber reibungslos. Bedenken Sie jedoch, dass Umgebungsprobleme die häufigsten Probleme bereiten – halten Sie Ihre Abhängigkeiten sauber und Ihre Umgebung isoliert. Viel Erfolg beim Einstieg ins maschinelle Lernen – hoffentlich spart das jemandem ein paar Stunden. Wir drücken die Daumen, dass es hilft.