Sind Sie daran interessiert, mehr über maschinelles Lernen mit Python zu erfahren? Suchen Sie nicht weiter als bis zur Scikit-Learn-Bibliothek! Diese beliebte Python-Bibliothek ist für effizientes Data Mining, Analyse und Modellerstellung konzipiert. In diesem Leitfaden stellen wir Ihnen die Grundlagen von Scikit-Learn vor und zeigen Ihnen, wie Sie es für Ihre maschinellen Lernprojekte nutzen können.
Was ist Scikit-Learn?
Scikit-Learn ist ein leistungsstarkes und benutzerfreundliches Tool für Data Mining und Analyse. Es basiert auf anderen beliebten Bibliotheken wie NumPy, SciPy und Matplotlib. Es ist Open Source und verfügt über eine im Handel erhältliche BSD-Lizenz, sodass es für jedermann nutzbar ist.
Was können Sie mit Scikit-Learn tun?
Scikit-Learn wird häufig für drei Hauptaufgaben beim maschinellen Lernen verwendet:
1. Klassifizierung
Bei der Klassifizierung geht es darum, zu ermitteln, zu welcher Kategorie ein Objekt gehört. Zum Beispiel die Vorhersage, ob es sich bei einer E-Mail um Spam handelt oder nicht.
2. Regression
Unter Regression versteht man den Prozess der Vorhersage einer kontinuierlichen Variablen auf der Grundlage relevanter unabhängiger Variablen. Verwenden Sie beispielsweise vergangene Aktienkurse, um zukünftige Preise vorherzusagen.
3. Clustering
Beim Clustering werden ähnliche Objekte automatisch in verschiedene Cluster gruppiert. Zum Beispiel die Segmentierung von Kunden anhand von Kaufmustern.
Wie installiere ich Scikit-Learn?
Wenn Sie ein Windows-Betriebssystem verwenden, finden Sie hier eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Installation von Scikit-Learn:
Installieren Sie Python, indem Sie es von https://www.python.org/downloads/ herunterladen. Öffnen Sie das Terminal, indem Sie nach „cmd“ suchen und geben Sie python --version ein, um die installierte Version zu überprüfen.
Installieren Sie NumPy, indem Sie das Installationsprogramm von https://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/1.10.2/ herunterladen.
Laden Sie das SciPy-Installationsprogramm von SciPy herunter: Scientific Library for Python – Durchsuchen Sie /scipy/0.16.1 auf SourceForge.net.
Installieren Sie Pip, indem Sie python get_pip.py in das Befehlszeilenterminal eingeben.
Schließlich installieren Sie scikit-learn, indem Sie pip install scikit-learn in die Befehlszeile eingeben.
Was ist ein Scikit-Datensatz?
Ein Scikit-Datensatz ist ein integrierter Datensatz, der von der Bibliothek bereitgestellt wird, damit Benutzer ihre Modelle üben und testen können. Die Namen dieser Datensätze finden Sie unter https://scikit-learn.org/stable/datasets/index.html. Für diesen Leitfaden verwenden wir den Weinqualitäts-Rotdatensatz, der auch von Kaggle heruntergeladen werden kann.
Datensatz und Module importieren
Um Scikit-Learn nutzen zu können, müssen wir zunächst die notwendigen Module und den Datensatz importieren.
Importieren Sie das Pandas-Modul und verwenden Sie die Methode read_csv(), um die CSV-Datei zu lesen und in einen Pandas-DataFrame zu konvertieren.
Die Module, die wir verwenden werden, sind:
- NumPy für algebraische und numerische Berechnungen
- Pandas für die Arbeit mit Datenrahmen
- Das model_selection-Modul zur Auswahl zwischen verschiedenen Modellen
- Das Vorverarbeitungsmodul zur Skalierung und Transformation unserer Daten
- Der RandomForestRegressor zum Vergleich der Leistungsmetriken unseres Datensatzes
Trainingssets und Testsets
Die Aufteilung der Daten in Trainings- und Testsätze ist für die Schätzung der Leistung Ihres Modells von entscheidender Bedeutung. Der Trainingssatz wird zum Erstellen und Testen unseres Algorithmus verwendet, während der Testsatz zur Bewertung der Genauigkeit unserer Vorhersagen verwendet wird.
Um unsere Daten aufzuteilen, verwenden wir die von Scikit-Learn bereitgestellte Funktion train_test_split().
Daten vorverarbeiten
Die Vorverarbeitung von Daten ist der erste und wichtigste Schritt, der die Qualität eines Modells verbessert. Dabei geht es darum, die Daten für die Verwendung in einem maschinellen Lernmodell geeignet zu machen.
Eine gängige Vorverarbeitungstechnik ist die Standardisierung, die den Umfang der Eingabedatenfunktionen standardisiert, bevor Modelle für maschinelles Lernen angewendet werden. Hierzu können wir die von Scikit-Learn bereitgestellte Transformer-API verwenden.
Hyperparameter und Kreuzvalidierung verstehen
Hyperparameter sind übergeordnete Konzepte wie Komplexität und Lernrate, die nicht direkt aus den Daten gelernt werden können und vordefiniert werden müssen.
Um die Generalisierungsleistung eines Modells zu bewerten und eine Überanpassung zu vermeiden, ist die Kreuzvalidierung eine wichtige Bewertungstechnik. Dabei wird der Datensatz in N zufällige Teile mit gleichem Volumen aufgeteilt.
Bewertung der Modellleistung
Nachdem wir unser Modell trainiert und getestet haben, ist es an der Zeit, seine Leistung anhand verschiedener Metriken zu bewerten. Dazu importieren wir die benötigten Metriken wie r2_score und mean_squared_error.
Die Funktion r2_score berechnet die Varianz der abhängigen Variablen für die unabhängige Variable, während die Funktion „mean_squared_error“ den Durchschnitt des Fehlerquadrats berechnet. Es ist wichtig, das Ziel des Modells im Auge zu behalten, um festzustellen, ob die Leistung ausreichend ist.
Vergessen Sie nicht, Ihr Modell für die zukünftige Verwendung aufzubewahren!
Abschließend haben wir die Grundlagen der Verwendung von Scikit-Learn für maschinelles Lernen in Python behandelt. Wenn Sie die in diesem Leitfaden beschriebenen Schritte befolgen, können Sie mit der Erkundung und Verwendung von Scikit-Learn für Ihre eigenen Data-Mining- und Analyseprojekte beginnen. Mit seiner benutzerfreundlichen Oberfläche und der breiten Palette an Funktionen ist Scikit-Learn ein leistungsstarkes Tool für Anfänger und erfahrene Datenwissenschaftler.
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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonMaschinelles Lernen in Python mit Scikit-Learn: Ein Leitfaden für Anfänger. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
