Python Machine Learning : un guide complet du débutant à la maîtrise

1. Introduction à l'apprentissage automatique Python

Machine learning est une branche de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d'apprendre des tâches sans être explicitement programmés. Cela rend l’apprentissage automatique idéal pour traiter des données complexes et variées et en extraire des informations.

python est un langage de programmation largement utilisé pour l'apprentissage automatique. Il dispose de riches bibliothèques et d'outils qui vous aident à créer et à entraîner facilement des modèles d'apprentissage automatique.

2. Bases de l'apprentissage automatique Python

Avant de commencer l'apprentissage automatique, vous devez comprendre quelques concepts de base. Ces concepts incluent :

• Données : Les modèles d'apprentissage automatique nécessitent des données pour s'entraîner et apprendre. Les données peuvent être structurées (comme des données tabulaires) ou non structurées (comme du texte ou des images).
• Caractéristiques : Les caractéristiques sont des variables dans les données qui peuvent être utilisées pour prédire la variable cible. Par exemple, si vous construisez un modèle pour prédire le prix d’une maison, la superficie en pieds carrés de la maison, le nombre de chambres et le nombre de salles de bains pourraient tous être des caractéristiques.
• Label : Label est la valeur de la variable cible. Dans l’exemple de prévision du prix de l’immobilier, l’étiquette correspond au prix de l’immobilier.
• Modèle : Un modèle est une fonction apprise à partir de données par un algorithme d'apprentissage automatique. Le modèle peut être utilisé pour prédire les étiquettes de nouvelles données.

3. Algorithme d'apprentissage automatique Python

Il existe de nombreux algorithmes d’apprentissage automatique parmi lesquels choisir. Les algorithmes les plus couramment utilisés incluent :

• Régression linéaire : La régression linéaire est un algorithme utilisé pour prédire des valeurs continues telles que les prix de l'immobilier.
• Régression logistique : La régression logistique est un algorithme utilisé pour prédire des valeurs binaires telles que l'achat ou non d'un produit.
• Arbre de décision : Un arbre de décision est un algorithme utilisé pour créer des règles de décision. Les arbres de décision peuvent être utilisés pour prédire des valeurs continues et binaires.
• Random Forest : Random Forest est un algorithme qui combine plusieurs arbres de décision. Les forêts aléatoires sont souvent plus précises que les arbres de décision individuels.
• Support Vector Machine : Support Vector Machine est un algorithme utilisé pour la classification et la régression. Les machines à vecteurs de support sont généralement plus précises que les arbres de décision et les forêts aléatoires, mais elles sont également plus difficiles à entraîner.

4. Pratique de l'apprentissage automatique Python

Maintenant que vous connaissez les bases du machine learning en Python, commençons par quelques exercices pratiques !

Voici quelques exemples de modèles de création et de formation utilisant l'apprentissage automatique Python :

# 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)

Ce code montre comment utiliser l'apprentissage automatique Python pour créer et entraîner un modèle de régression linéaire afin de prédire les prix de l'immobilier.

5.Conclusion

Ce guide vous présente les bases du machine learning en Python. Vous avez appris les concepts de base de l'apprentissage automatique, les algorithmes d'apprentissage automatique courants et comment créer et entraîner des modèles d'apprentissage automatique à l'aide de Python.

Vous pouvez désormais commencer à explorer des techniques d'apprentissage automatique plus avancées et à les appliquer à vos propres projets.

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!