Python-Serverprogrammierung: Maschinelles Lernen mit Scikit-learn
In früheren Netzwerkanwendungen mussten sich Entwickler hauptsächlich darauf konzentrieren, wie man effektiven serverseitigen Code schreibt, um Dienste bereitzustellen. Mit dem Aufkommen des maschinellen Lernens erfordern jedoch immer mehr Anwendungen Datenverarbeitung und -analyse, um intelligentere und personalisiertere Dienste bereitzustellen. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie die Scikit-learn-Bibliothek auf der Python-Serverseite für maschinelles Lernen verwenden.
Was ist Scikit-learn?
Scikit-learn ist eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, die auf der Programmiersprache Python basiert. Sie enthält eine große Anzahl von Algorithmen und Werkzeugen für maschinelles Lernen für die Handhabung gängiger maschineller Lernmethoden wie Klassifizierung, Clustering usw Rückschritt. Frage. Scikit-learn bietet außerdem zahlreiche Tools zur Modellbewertung und -optimierung sowie Visualisierungstools, um Entwicklern dabei zu helfen, Daten besser zu verstehen und zu analysieren.
Wie verwende ich Scikit-learn auf der Serverseite?
Um Scikit-learn auf der Serverseite zu verwenden, müssen wir zunächst sicherstellen, dass die verwendete Python-Version und die Scikit-learn-Version den Anforderungen entsprechen. Scikit-learn ist normalerweise in neueren Versionen von Python 2 und Python 3 erforderlich. Scikit-learn kann über pip installiert werden. Der Installationsbefehl lautet:
pip install scikit-learn
Nach Abschluss der Installation können wir Scikit-learn für maschinelles Lernen auf dem Python-Server verwenden, indem wir die folgenden Schritte ausführen:
In Python können wir die Import-Anweisung verwenden, um die Scikit-learn-Bibliothek zu importieren, und das maschinelle Lernmodell, das wir verwenden müssen, über die from-Anweisung importieren, zum Beispiel:
import sklearn from sklearn.linear_model import LinearRegression
Bevor wir maschinelles Lernen durchführen, müssen wir den Datensatz auf den Server laden. Scikit-learn unterstützt den Import verschiedener Datensätze, einschließlich CSV-, JSON- und SQL-Datenformate. Wir können die entsprechenden Toolbibliotheken und Funktionen verwenden, um Datensätze in Python zu laden. Beispielsweise können .csv-Dateien mit der Pandas-Bibliothek einfach in Python eingelesen werden:
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')Nach dem Laden des Datensatzes müssen wir ihn in einen Trainingssatz und einen Testsatz aufteilen, um das maschinelle Lernen zu trainieren Modell und Prüfung. Scikit-learn stellt die Funktion train_test_split bereit, die uns helfen kann, den Datensatz in einen Trainingssatz und einen Testsatz zu unterteilen.
from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
Unter anderem teilt die Funktion train_test_split den Datensatz entsprechend einem bestimmten Verhältnis in einen Trainingssatz und einen Testsatz auf. Der Parameter test_size gibt die Größe des Testsatzes an, und der Parameter random_state gibt den Zufallszahlenstartwert beim Teilen des Datensatzes an.
Nachdem wir den Datensatz in einen Trainingssatz und einen Testsatz aufgeteilt haben, können wir das Modell für maschinelles Lernen mithilfe der Anpassungsfunktion trainieren.
model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train)
Unter diesen haben wir das lineare Regressionsmodell ausgewählt und es mithilfe der Fit-Funktion trainiert. X_train und y_train sind die Merkmalsmatrix bzw. der Zielwert im Trainingssatz.
Nach Abschluss des Trainings des Modells müssen wir es bewerten, um seine Leistung und Genauigkeit zu bestimmen. In Scikit-learn können wir die Score-Funktion verwenden, um das Modell zu bewerten.
model.score(X_test, y_test)
Wobei X_test und y_test die Merkmalsmatrix bzw. der Zielwert im Testsatz sind.
Zusammenfassung
Auf der Python-Serverseite ist die Verwendung von Scikit-learn für maschinelles Lernen sehr praktisch und effizient. Scikit-learn bietet eine große Anzahl von Algorithmen und Tools für maschinelles Lernen, die Entwicklern dabei helfen können, Daten besser zu verarbeiten und zu analysieren und intelligentere und personalisiertere Dienste zu erzielen. Durch die oben genannten Schritte können wir Scikit-learn problemlos in die Python-Serverseite integrieren und für maschinelles Lernen verwenden.
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