Python — невероятно мощный язык программирования с широким спектром применения. Одним из его самых популярных приложений является создание моделей машинного обучения с помощью Scikit-Learn.
Scikit-Learn — это библиотека с открытым исходным кодом для машинного обучения, которая предоставляет широкий спектр инструментов и алгоритмов для создания мощных моделей.
В этом руководстве по Python мы рассмотрим, как создавать модели машинного обучения с помощью Scikit-Learn. Мы рассмотрим основы машинного обучения, библиотеку Scikit-Learn и способы ее использования для создания мощных моделей машинного обучения.
Что такое машинное обучение?
Прежде чем мы углубимся в библиотеку Scikit-Learn, важно понять основы машинного обучения.
Машинное обучение — это область исследований, которая фокусируется на разработке компьютерных программ, которые могут учиться на данных и принимать решения без явного программирования.
Целью машинного обучения является создание алгоритмов, которые могут учиться на данных и делать прогнозы или принимать решения без явного программирования для этого.
Что такое Scikit-Learn?
Теперь, когда мы рассмотрели основы машинного обучения, давайте перейдем к библиотеке Scikit-Learn.
Scikit-Learn — это библиотека с открытым исходным кодом для машинного обучения, которая предоставляет широкий спектр инструментов и алгоритмов для создания мощных моделей.
Он разработан, чтобы быть простым в использовании и состоит из множества контролируемых и неконтролируемых алгоритмов машинного обучения.
Библиотека построена на основе языка программирования Python и библиотеки числовых вычислений NumPy, что упрощает ее интеграцию с существующими приложениями Python.
Создание моделей машинного обучения с помощью Scikit-Learn
Теперь, когда мы обсудили основы машинного обучения и библиотеку Scikit-Learn, давайте посмотрим, как ее использовать для создания моделей машинного обучения.
Scikit-Learn предоставляет множество инструментов и алгоритмов для создания мощных моделей, включая алгоритмы обучения с учителем и без учителя, перекрестную проверку, выбор модели и многое другое.
Первым шагом в создании модели машинного обучения с помощью Scikit-Learn является определение проблемы.
Это включает в себя определение типа данных, целей модели и типа модели, которая будет использоваться.
Как только проблема определена, следующим шагом является подготовка данных. Это включает в себя очистку, преобразование и форматирование данных, чтобы их можно было использовать для обучения.
После того, как данные подготовлены, следующим шагом будет построение модели. Это включает в себя выбор подходящего алгоритма, обучение модели на данных и оценку результатов.
Scikit-Learn предоставляет множество алгоритмов для построения моделей, включая линейную и логистическую регрессию, деревья решений, методы опорных векторов и многое другое.
Наконец, модель необходимо протестировать и оценить. Это включает в себя оценку точности модели на невидимых данных и определение того, является ли модель подходящей или недостаточной.
Scikit-Learn предоставляет множество инструментов для оценки моделей, включая перекрестную проверку, метрики и выбор модели.
Пример кода
Теперь, когда мы обсудили основы создания моделей машинного обучения с помощью Scikit-Learn, давайте рассмотрим пример.
В этом примере мы будем использовать библиотеку Scikit-Learn для построения модели линейной регрессии для прогнозирования цен на жилье.
# Import libraries from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split # Load the data data = pd.read_csv(‘housing.csv’) # Split the data into training and test sets X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[[‘sqft_living’]], data[‘price’], test_size=0.2) # Create the model model = LinearRegression() # Train the model model.fit(X_train, y_train) # Evaluate the model score = model.score(X_test, y_test) # Print the score print(score)
Заключение
В этом руководстве по Python мы обсудили, как создавать модели машинного обучения с помощью Scikit-Learn. Мы рассмотрели основы машинного обучения, библиотеку Scikit-Learn и способы ее использования для создания мощных моделей машинного обучения.
Мы также рассмотрели пример фрагмента кода для создания модели линейной регрессии для прогнозирования цен на жилье. С помощью Scikit-Learn и языка программирования Python вы можете создавать мощные модели машинного обучения и решать различные задачи обработки данных.
Если вам понравилась эта статья, рассмотрите возможность использования моей партнерской ссылки, чтобы стать участником Medium сегодня https://medium.com/@alains/membership. Всего за 5 долларов в месяц (и никаких дополнительных затрат с вашей стороны) вы получите неограниченный доступ к богатой библиотеке статей Medium.
