Teknologi asas Python didedahkan: cara melaksanakan latihan dan ramalan model

Mendedahkan teknologi asas Python: bagaimana untuk melaksanakan latihan model dan ramalan, contoh kod khusus diperlukan

Sebagai bahasa pengaturcaraan yang mudah dipelajari dan digunakan, Python digunakan secara meluas dalam bidang pembelajaran mesin. Python menyediakan sejumlah besar perpustakaan dan alatan pembelajaran mesin sumber terbuka, seperti Scikit-Learn, TensorFlow, dsb. Penggunaan dan enkapsulasi perpustakaan sumber terbuka ini memberikan kami banyak kemudahan, tetapi jika kami ingin mempunyai pemahaman yang mendalam tentang teknologi asas pembelajaran mesin, hanya menggunakan perpustakaan dan alatan ini tidak mencukupi. Artikel ini akan menyelidiki teknologi pembelajaran mesin asas Python, terutamanya meliputi pelaksanaan latihan dan ramalan model, termasuk contoh kod.

1. Latihan model

Tujuan pembelajaran mesin adalah untuk melatih model untuk meramal data yang tidak diketahui. Dalam Python, kita boleh menggunakan perpustakaan seperti Numpy dan Scikit-Learn to process and preprocess data. Walau bagaimanapun, sebelum mula melatih model, kita perlu menentukan algoritma dan hiperparameter model, serta kaedah penilaian yang sesuai untuk memilih model terbaik.

1. Tentukan algoritma dan hiperparameter model

Pemilihan algoritma dan hiperparameter model mempunyai kesan yang besar terhadap prestasi dan ketepatan model. Dalam Scikit-Learn, kita boleh menggunakan GridSearchCV atau RandomizedSearchCV untuk melakukan carian grid dan carian rawak untuk memilih hiperparameter terbaik. Berikut ialah contoh algoritma regresi linear mudah: Kaedah penilaian yang sesuai untuk mengukur prestasi model. Dalam Scikit-Learn, kita boleh menggunakan pengesahan silang untuk menilai prestasi model Berikut ialah contoh mudah: #Selepas menentukan algoritma model dan hiperparameter, dan memilih kaedah penilaian yang sesuai, kita boleh mula melatih model. Dalam Scikit-Learn, untuk kebanyakan model, kita boleh menggunakan kaedah fit() untuk melatih model berikut ialah contoh latihan regresi linear yang mudah:

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. 🎜🎜#Selepas melatih model, kita boleh menggunakan model untuk membuat ramalan. Dalam Python, membuat ramalan menggunakan model terlatih adalah sangat mudah. Berikut ialah contoh mudah ramalan regresi linear:

2. 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)

   Salin selepas log masuk
   Contoh kod di atas merangkumi pelaksanaan asas dan butiran kod pembelajaran mesin Python. Dengan pembelajaran dan pemahaman yang mendalam tentang teknologi asas ini, kami dapat memahami dengan lebih baik sifat pembelajaran mesin, dan pada masa yang sama lebih selesa menggunakan perpustakaan dan alatan pembelajaran mesin untuk latihan dan ramalan model.

   Atas ialah kandungan terperinci Teknologi asas Python didedahkan: cara melaksanakan latihan dan ramalan model. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!