这篇文章主要介绍了python机器学习包mlxtend的安装和配置详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
今天看到了mlxtend的包，看了下example集成得非常简洁。还有一个吸引我的地方是自带了一些data直接可以用，省去了自己造数据或者找数据的处理过程，所以决定安装体验一下。
依赖环境
首先，sudo pip install mlxtend 得到基础环境。
然后开始看看系统依赖问题的解决。大致看了下基本都是python科学计算用的那几个经典的包，主要是numpy,scipy,matplotlib,sklearn这些。
LINUX环境下的话，一般这些都比较好装pip一般都能搞定。
这里要说的一点是matplotlib的话，pip装的时候提示我的几个问题是png和一个叫Freetype的包被需要，但是装的时候又出现问题。所以matplotlib最后选择用
sudo apt-get install python-matplotlib
直接解决依赖问题。
同样的情况对于scipy也是一样，用
sudo apt-get install python-scipy
解决。
示例代码
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.gridspec as gridspec import itertools from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.svm import SVC from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from mlxtend.classifier import EnsembleVoteClassifier from mlxtend.data import iris_data from mlxtend.evaluate<em style="color:transparent">来源gao.dai.ma.com搞@代*码网</em> import plot_decision_regions # Initializing Classifiers clf1 = LogisticRegression(random_state=0) clf2 = RandomForestClassifier(random_state=0) clf3 = SVC(random_state=0, probability=True) eclf = EnsembleVoteClassifier(clfs=[clf1, clf2, clf3], weights=[2, 1, 1], voting='soft') # Loading some example data X, y = iris_data() X = X[:,[0, 2]] # Plotting Decision Regions gs = gridspec.GridSpec(2, 2) fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) for clf, lab, grd in zip([clf1, clf2, clf3, eclf], ['Logistic Regression', 'Random Forest', 'Naive Bayes', 'Ensemble'], itertools.product([0, 1], repeat=2)): clf.fit(X, y) ax = plt.subplot(gs[grd[0], grd[1]]) fig = plot_decision_regions(X=X, y=y, clf=clf, legend=2) plt.title(lab) plt.show()
之后就可以来跑一下这个示例代码。
matplot结果如图：
之后就可以开始玩了～！
附：linux下python科学计算的经典的包的一个总和的命令：
sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib ipython ipython-notebook python-pandas python-sympy python-nose
以上就是python机器学习包mlxtend的安装和配置详解的详细内容，更多请关注gaodaima搞代码网其它相关文章！
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