So verwenden Sie scikit-learn für maschinelles Lernen

So nutzen Sie scikit-learn für maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist eine Technologie, die es Computern ermöglicht, automatisch zu lernen und die Leistung zu verbessern. Es kann auf eine Vielzahl von Aufgaben wie Klassifizierung, Regression, Clustering usw. angewendet werden. scikit-learn ist eine beliebte Python-Bibliothek für maschinelles Lernen, die viele praktische Tools und Algorithmen bereitstellt, um maschinelle Lernaufgaben einfach und effizient zu gestalten. In diesem Artikel wird die Verwendung von scikit-learn für maschinelles Lernen vorgestellt und einige Codebeispiele bereitgestellt.

Der erste Schritt besteht darin, die scikit-learn-Bibliothek zu installieren. Es kann mit dem pip-Befehl im Terminal installiert werden:

pip install scikit-learn

Nach Abschluss der Installation können Sie scikit-learn für maschinelles Lernen verwenden.

Importieren Sie zunächst die erforderlichen Bibliotheken und Module:

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import svm
from sklearn import metrics

Dann können wir den von scikit-learn bereitgestellten Datensatz verwenden, um maschinelles Lernen durchzuführen. Hier nehmen wir den Irisblüten-Datensatz als Beispiel:

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

X im Datensatz repräsentiert die Merkmalsmatrix und y repräsentiert die Zielvariable. Teilen Sie als Nächstes den Datensatz in einen Trainingssatz und einen Testsatz auf:

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

Der obige Code verwendet 80 % des Datensatzes als Trainingssatz und 20 % als Testsatz.

Als nächstes wählen Sie einen geeigneten Algorithmus für maschinelles Lernen und erstellen ein Modell. Hier nehmen wir als Beispiel die Support Vector Machine (SVM).

model = svm.SVC()

Nachdem Sie das Modell erstellt haben, können Sie das Trainingsset verwenden, um das Modell zu trainieren:

model.fit(X_train, y_train)

Nach Abschluss des Trainings können Sie das Testset verwenden, um die Leistung des Modells zu bewerten:

y_pred = model.predict(X_test)

Verwenden Sie das bereitgestellte Metrikmodul von scikit-learn, um die Genauigkeit des Modells zu berechnen ( Genauigkeit):

accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

Zusätzlich zur Genauigkeit können auch andere Bewertungsindikatoren verwendet werden, um die Leistung des Modells zu bewerten, wie z. B. Präzision, Rückruf und F1-Score.

Zusammenfassend umfassen die Schritte für maschinelles Lernen mit scikit-learn Datenvorbereitung, Datensatzpartitionierung, Modellauswahl, Trainingsmodell und Bewertungsmodell. scikit-learn bietet außerdem viele weitere Funktionen und Klassen, die zur Datenvorverarbeitung, Funktionsauswahl, Modellauswahl und anderen Aufgaben verwendet werden können, um die Wirkung des maschinellen Lernens weiter zu verbessern.

Zusammenfassend erklärt dieser Artikel, wie Scikit-Learn für maschinelles Lernen verwendet wird, und enthält einige Codebeispiele. Ich hoffe, dass die Leser durch diesen Artikel ein tieferes Verständnis von scikit-learn erlangen und es flexibel in praktischen Anwendungen einsetzen können. Der Einsatz von scikit-learn für maschinelles Lernen kann die Entwicklungseffizienz und Modellleistung erheblich verbessern und stellt ein leistungsstarkes Werkzeug für Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen dar.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo verwenden Sie scikit-learn für maschinelles Lernen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!