はじめに
機械学習の環境を構築しようと思ったのですが、そのまま機械学習で使うような特殊なライブラリをインストールすることでパソコンの起動がおかしくなりOSが起動できないことがあるそうです。そこで今回はそんな事態を防ぐためにOSに依存しない仮想環境を構築するための方法を調べてみたのでご紹介します。今回はデータ分析のための機械学習入門の内容からの紹介です。
動作環境
今回の動作環境は
- macos Sierra
- Python2.7
- pip 9.0.1
こんな感じです。
仮想環境の構築
はじめにpipを使い以下のコマンドを入力し、virtualenvをインストールします。
$ sudo pip install --upgrade virtualenv
インストールできたらvirtualenvで実際に仮想環境を構築していきます。以下のコマンドを入力します。
$ virtualenv --system-site-packages sample
これで「sample」というディレクトリができます。ここにpythonの実行環境を構築していきます。もし必要なくなったらディレクトリごと削除すれば簡単にアンインストールできます。それでは具体的にこの仮想環境をアクティベートする方法を紹介します。
$ cd sample
＄ . ./bin/activate
アクティベートをするとターミナルの表示が以下のように変わります。
(sample)$
これで仮想環境が実行されています。元に戻す時はdeactiveコマンドを使用します。
(sample)$ deactivate
scikit-learnのインストール
ではこの仮想環境に機械学習のライブラリscikit-learnをインストールします。先ほど構築した仮想環境をアクティベートしたら以下のコマンドを入力します。
(sample)$ pip install -U scikit-learn
これでscikit-learnのインストールができました。これからこのscikit-learnを使用して機械学習のプログラムを作成していきます。