Python Machine Learning: Ein vollständiger Leitfaden vom Anfänger bis zum Meister

1. Einführung in Python Machine Learning

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, Aufgaben zu lernen, ohne explizit programmiert zu sein. Dadurch ist maschinelles Lernen ideal, um komplexe und vielfältige Daten zu verarbeiten und daraus Erkenntnisse zu gewinnen.

Python ist eine Programmiersprache, die häufig für maschinelles Lernen verwendet wird. Es verfügt über umfangreiche Bibliotheken und Tools, mit denen Sie Modelle für maschinelles Lernen einfach erstellen und trainieren können.

2. Grundlagen des maschinellen Python-Lernens

Bevor Sie mit maschinellem Lernen beginnen, müssen Sie einige grundlegende Konzepte verstehen. Zu diesen Konzepten gehören:

• Daten: Modelle für maschinelles Lernen benötigen Daten zum Trainieren und Lernen. Daten können strukturiert (z. B. tabellarische Daten) oder unstrukturiert (z. B. Text oder Bilder) sein.
• Merkmale: Merkmale sind Variablen in den Daten, die zur Vorhersage der Zielvariablen verwendet werden können. Wenn Sie beispielsweise ein Modell erstellen, um den Preis eines Hauses vorherzusagen, könnten die Quadratmeterzahl des Hauses, die Anzahl der Schlafzimmer und die Anzahl der Badezimmer Merkmale sein.
• Label: Das Label ist der Wert der Zielvariablen. Im Beispiel der Hauspreisvorhersage ist die Bezeichnung der Preis des Hauses.
• Modell: Ein Modell ist eine Funktion, die von einem maschinellen Lernalgorithmus aus Daten gelernt wird. Das Modell kann verwendet werden, um Beschriftungen für neue Daten vorherzusagen.

3. Python-Algorithmus für maschinelles Lernen

• Lineare Regression: Die lineare Regression ist ein Algorithmus zur Vorhersage kontinuierlicher Werte wie Immobilienpreise.
• Logistische Regression: Die logistische Regression ist ein Algorithmus, der zur Vorhersage binärer Werte verwendet wird, beispielsweise ob ein Produkt gekauft werden soll oder nicht.
• Entscheidungsbaum: Ein Entscheidungsbaum ist ein Algorithmus, der zum Erstellen von Entscheidungsregeln verwendet wird. Entscheidungsbäume können zur Vorhersage kontinuierlicher und binärer Werte verwendet werden.
• Random Forest: Random Forest ist ein Algorithmus, der mehrere Entscheidungsbäume kombiniert. Zufällige Wälder sind oft genauer als einzelne Entscheidungsbäume.
• Support Vector Machine: Support Vector Machine ist ein Algorithmus zur Klassifizierung und Regression. Support-Vektor-Maschinen sind im Allgemeinen genauer als Entscheidungsbäume und Zufallswälder, aber auch schwieriger zu trainieren.

4. Python-Maschinenlernen

Python kennen, beginnen wir mit einigen praktischen Übungen!

# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 加载数据
data = pd.read_csv("house_prices.csv")

# 分割数据为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop("price", axis=1), data["price"], test_size=0.2)

# 创建和训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
score = model.score(X_test, y_test)
print("模型得分：", score)

# 使用模型预测新数据
new_data = pd.DataFrame({"area": [2000], "bedrooms": [3], "bathrooms": [2]})
prediction = model.predict(new_data)
print("预测价格：", prediction)

5. Fazit

Projekte anzuwenden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython Machine Learning: Ein vollständiger Leitfaden vom Anfänger bis zum Meister. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!