La technologie sous-jacente Python révélée : comment mettre en œuvre la formation et la prédiction de modèles

Les secrets de la technologie sous-jacente de Python : comment implémenter l'entraînement et la prédiction de modèles nécessite des exemples de code spécifiques

En tant que langage de programmation facile à apprendre et à utiliser, Python est largement utilisé dans le domaine de l'apprentissage automatique. Python fournit un grand nombre de bibliothèques et d'outils d'apprentissage automatique open source, tels que Scikit-Learn, TensorFlow, etc. L'utilisation et l'encapsulation de ces bibliothèques open source nous offrent beaucoup de commodité, mais si nous voulons avoir une compréhension approfondie de la technologie sous-jacente de l'apprentissage automatique, la simple utilisation de ces bibliothèques et outils ne suffit pas. Cet article approfondira la technologie d'apprentissage automatique sous-jacente de Python, couvrant principalement la mise en œuvre de la formation et de la prédiction de modèles, y compris des exemples de code.

1. Formation de modèle

Le but de l'apprentissage automatique est de former un modèle pour prédire des données inconnues. En Python, nous pouvons utiliser des bibliothèques comme Numpy et Scikit-Learn pour traiter et prétraiter les données. Cependant, avant de commencer à entraîner le modèle, nous devons déterminer l'algorithme et les hyperparamètres du modèle, ainsi qu'une méthode d'évaluation appropriée pour sélectionner le meilleur modèle.

1. Déterminer l'algorithme et les hyperparamètres du modèle

La sélection de l'algorithme et des hyperparamètres du modèle a un grand impact sur les performances et la précision du modèle. Dans Scikit-Learn, nous pouvons utiliser GridSearchCV ou RandomizedSearchCV pour effectuer une recherche sur grille et une recherche aléatoire afin de sélectionner les meilleurs hyperparamètres. Voici un exemple d'algorithme de régression linéaire simple :

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 数据准备
X_train, y_train = ...

# 线性回归模型
lr = LinearRegression()

# 超参数
params = {
    "fit_intercept": [True, False],
    "normalize": [True, False]
}

# 网格搜索
grid = GridSearchCV(lr, params, cv=5)
grid.fit(X_train, y_train)

# 最佳超参数
best_params = grid.best_params_
print(best_params)

2. Choisissez une méthode d'évaluation

Afin de choisir le meilleur modèle, nous devons choisir une méthode d'évaluation appropriée pour mesurer les performances du modèle. Dans Scikit-Learn, nous pouvons utiliser la validation croisée pour évaluer les performances du modèle. Voici un exemple simple :

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import cross_val_score

# 数据准备
X_train, y_train = ...

# 线性回归模型
lr = LinearRegression()

# 交叉验证
scores = cross_val_score(lr, X_train, y_train, cv=5)
mean_score = scores.mean()
print(mean_score)

3. Formation du modèle

Après avoir déterminé l'algorithme et les hyperparamètres du modèle et sélectionné une méthode d'évaluation appropriée, nous pouvons commencer à entraîner le modèle. Dans Scikit-Learn, pour la plupart des modèles, nous pouvons utiliser la méthode fit() pour entraîner le modèle. Voici un exemple simple d'entraînement par régression linéaire :

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 数据准备
X_train, y_train = ...

# 线性回归模型
lr = LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False)

# 训练模型
lr.fit(X_train, y_train)

2. Prédiction du modèle

Après avoir entraîné le modèle, nous pouvons être des modèles. utilisé pour faire des prédictions. En Python, faire des prédictions à l’aide d’un modèle entraîné est très simple. Ce qui suit est un exemple simple de prédiction de régression linéaire :

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 数据准备
X_test = ...

# 线性回归模型
lr = LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False)

# 预测
y_pred = lr.predict(X_test)
print(y_pred)

L'exemple de code ci-dessus couvre l'implémentation sous-jacente et les détails du code de l'apprentissage automatique en Python. Grâce à un apprentissage et une compréhension approfondis de ces technologies sous-jacentes, nous pouvons mieux comprendre la nature de l'apprentissage automatique, tout en étant plus à l'aise avec les bibliothèques et les outils d'apprentissage automatique pour la formation et la prédiction de modèles.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!