Ubuntu 安装命令,ubuntu安装常用命令

　　克莱恩安装说明

　　第一步：进入根用户：

　　cen@localhost ~]$ su root

　　密码：000000

　　第二步：安装实例

　　输入命令：pip安装实例

　　(base) [root@localhost cen]# pip安装实例

　　收集实例

　　收集scikit-learn(来自sklearn)

　　.

　　已经满足要求：numpy=1。11 .0在/root/anaconda 3/lib/python 3.7/site-packages(来自scikit-learn-sklearn) (1.16.4)

　　为收集的包构建轮子：sklearn

　　为实例构建车轮(setup.py).完成的

　　为实例创建的车轮：文件名=sk learn-0.0-py2。py3-无-任何。whl size=1316 sha 256=238 D7 a6 D1 e 53779783982 ab 8 c1f 35518971109133 af9d 4139 bcbacd 88 a66d 05

　　存储在目录：/root/中100 . cache/pip/wheels/76/03/bb/589d 421d 27431 BCD 2 c 6 da 284 D5 f 2286 c 8 E3 b 2 ea 3c f 1594 c 074

　　成功构建实例

　　安装收集的包：scipy，joblib，scikit-learn，sklearn

　　已成功安装joblib-0。13 .2 scikit-learn-0。21 .三号间谍1号。3 .1 sk learn-0.0

　　安装完提示：成功构建实例表示安装成功

　　第三步：检测一输入python，导入实例包

　　(base)[root @ localhost cen]# python

　　Python 3.7.3(默认，2019年3月27日22:11:17)

　　【GCC 7。3 .0]*蟒蛇公司的Linux操作系统操作系统

　　有关详细信息，请键入"帮助"、"版权"、"配额"或"许可证"。

　　导入实例

　　没有报错，完成！

　　如果不成正常安装请尝试以下命令：

　　点安装西皮-0。18 .0-cp37-cp37m-win _ amd64。万海

　　在庞巴迪中输入以下代码测试一个简单的回归问题：

　　这里使用实例自带的数据集，数据集为某市房价，根据某地区若干指标对房价进行预测。

　　从sklearn.linear_model导入线性回归

　　从sklearn.datasets导入波士顿装货

　　从sklearn.model_selection导入训练_测试_拆分

　　#导入结果评价包

　　从sklearn.metrics导入平均绝对误差

　　#利用线性回归模型预测波斯顿房价

　　#下载实例自带的数据集

　　data=load_boston()

　　#建立线性回归模型

　　clf=线性回归()

　　#划分训练集和测试集

　　X_train，X_test，y_train，y _ test=train _ test _ split(数据。数据，数据.目标，测试大小=0.3，随机状态=0)

　　clf.fit(X_train，y_train)

　　预测数据=clf。预测(十测试)

　　打印（预测数据)

　　#平均绝对值误差对结果进行评价

　　评估=均值_绝对_误差(y _测试，预测_数据)

　　打印（评估)

　　结果如图：