Python 서버 프로그래밍: Scikit-learn을 사용한 기계 학습
Python 서버 프로그래밍: Scikit-learn을 사용한 기계 학습
과거 네트워크 애플리케이션에서 개발자는 주로 서비스 제공을 위해 효과적인 서버 측 코드를 작성하는 방법에 집중해야 했습니다. 그러나 머신러닝이 부상하면서 더욱 지능적이고 개인화된 서비스를 달성하기 위해 데이터 처리 및 분석이 필요한 애플리케이션이 점점 더 많아지고 있습니다. 이 기사에서는 기계 학습을 위해 Python 서버 측에서 Scikit-learn 라이브러리를 사용하는 방법을 소개합니다.
Scikit-learn이란 무엇인가요?
Scikit-learn은 Python 프로그래밍 언어를 기반으로 하는 오픈 소스 기계 학습 라이브러리입니다. 여기에는 분류, 클러스터링, 분석 등 일반적인 기계 학습을 처리하기 위한 수많은 기계 학습 알고리즘과 도구가 포함되어 있습니다. 회귀. Scikit-learn은 또한 개발자가 데이터를 더 잘 이해하고 분석하는 데 도움이 되는 시각화 도구뿐만 아니라 풍부한 모델 평가 및 최적화 도구도 제공합니다.
서버 측에서 Scikit-learn을 사용하는 방법
서버 측에서 Scikit-learn을 사용하려면 먼저 사용되는 Python 버전과 Scikit-learn 버전이 요구 사항을 충족하는지 확인해야 합니다. Scikit-learn은 일반적으로 최신 버전의 Python 2 및 Python 3에 필요합니다. Scikit-learn은 pip를 통해 설치할 수 있습니다. 설치 명령은 다음과 같습니다.
pip install scikit-learn
설치가 완료되면 다음 단계를 통해 Python 서버에서 기계 학습에 Scikit-learn을 사용할 수 있습니다.
- Scikit-learn 라이브러리 가져오기 및 사용할 모델
Python에서는 import 문을 사용하여 Scikit-learn 라이브러리를 가져올 수 있고 from 문을 통해 사용해야 하는 기계 학습 모델을 가져올 수 있습니다. 예:
import sklearn from sklearn.linear_model import LinearRegression
- Load the data set
머신러닝을 하기 전에, 데이터세트를 서버 측에 로드해야 합니다. Scikit-learn은 CSV, JSON 및 SQL 데이터 형식을 포함한 다양한 데이터 세트 가져오기를 지원하며 해당 도구 라이브러리 및 함수를 사용하여 데이터 세트를 Python으로 로드할 수 있습니다. 예를 들어, .csv 파일은 pandas 라이브러리를 사용하여 Python으로 쉽게 읽을 수 있습니다.
import pandas as pd data = pd.read_csv('data.csv')
- 데이터세트 분할
데이터세트를 로드한 후 기계 학습 훈련을 위한 훈련 세트와 테스트 세트로 분할해야 합니다. 모델과 테스트. Scikit-learn은 데이터 세트를 훈련 세트와 테스트 세트로 나누는 데 도움이 되는 train_test_split 함수를 제공합니다.
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)
그 중 train_test_split 함수는 주어진 비율에 따라 데이터 세트를 훈련 세트와 테스트 세트로 분할합니다. test_size 매개변수는 테스트 세트의 크기를 지정하고, random_state 매개변수는 데이터 세트를 나눌 때 난수 시드를 지정합니다.
- 모델 학습
데이터 세트를 학습 세트와 테스트 세트로 나눈 후 Fit 기능을 통해 머신러닝 모델을 학습시킬 수 있습니다.
model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train)
그 중에서 선형 회귀 모델을 선택하고 Fit 함수를 사용하여 훈련했습니다. X_train과 y_train은 각각 훈련 세트의 특징 행렬과 목표 값입니다.
- 모델 평가
모델 학습을 완료한 후에는 모델을 평가하여 성능과 정확성을 확인해야 합니다. Scikit-learn에서는 점수 함수를 사용하여 모델을 평가할 수 있습니다.
model.score(X_test, y_test)
여기서 X_test와 y_test는 각각 테스트 세트의 기능 매트릭스와 목표 값입니다.
요약
Python 서버 측에서 기계 학습에 Scikit-learn을 사용하는 것은 매우 편리하고 효율적입니다. Scikit-learn은 개발자가 데이터를 더 효과적으로 처리 및 분석하고 보다 지능적이고 개인화된 서비스를 달성하는 데 도움이 되는 수많은 기계 학습 알고리즘과 도구를 제공합니다. 위의 단계를 통해 Scikit-learn을 Python 서버 측에 쉽게 통합하고 기계 학습에 사용할 수 있습니다.
위 내용은 Python 서버 프로그래밍: Scikit-learn을 사용한 기계 학습의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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PHP와 Python은 고유 한 장점과 단점이 있으며 선택은 프로젝트 요구와 개인 선호도에 달려 있습니다. 1.PHP는 대규모 웹 애플리케이션의 빠른 개발 및 유지 보수에 적합합니다. 2. Python은 데이터 과학 및 기계 학습 분야를 지배합니다.

Python과 JavaScript는 커뮤니티, 라이브러리 및 리소스 측면에서 고유 한 장점과 단점이 있습니다. 1) Python 커뮤니티는 친절하고 초보자에게 적합하지만 프론트 엔드 개발 리소스는 JavaScript만큼 풍부하지 않습니다. 2) Python은 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리에서 강력하며 JavaScript는 프론트 엔드 개발 라이브러리 및 프레임 워크에서 더 좋습니다. 3) 둘 다 풍부한 학습 리소스를 가지고 있지만 Python은 공식 문서로 시작하는 데 적합하지만 JavaScript는 MDNWebDocs에서 더 좋습니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Docker는 Linux 커널 기능을 사용하여 효율적이고 고립 된 응용 프로그램 실행 환경을 제공합니다. 작동 원리는 다음과 같습니다. 1. 거울은 읽기 전용 템플릿으로 사용되며, 여기에는 응용 프로그램을 실행하는 데 필요한 모든 것을 포함합니다. 2. Union 파일 시스템 (Unionfs)은 여러 파일 시스템을 스택하고 차이점 만 저장하고 공간을 절약하고 속도를 높입니다. 3. 데몬은 거울과 컨테이너를 관리하고 클라이언트는 상호 작용을 위해 사용합니다. 4. 네임 스페이스 및 CGroup은 컨테이너 격리 및 자원 제한을 구현합니다. 5. 다중 네트워크 모드는 컨테이너 상호 연결을 지원합니다. 이러한 핵심 개념을 이해 함으로써만 Docker를 더 잘 활용할 수 있습니다.

vs 코드에서는 다음 단계를 통해 터미널에서 프로그램을 실행할 수 있습니다. 코드를 준비하고 통합 터미널을 열어 코드 디렉토리가 터미널 작업 디렉토리와 일치하는지 확인하십시오. 프로그래밍 언어 (예 : Python의 Python Your_file_name.py)에 따라 실행 명령을 선택하여 성공적으로 실행되는지 여부를 확인하고 오류를 해결하십시오. 디버거를 사용하여 디버깅 효율을 향상시킵니다.

VS 코드는 파이썬을 작성하는 데 사용될 수 있으며 파이썬 애플리케이션을 개발하기에 이상적인 도구가되는 많은 기능을 제공합니다. 사용자는 다음을 수행 할 수 있습니다. Python 확장 기능을 설치하여 코드 완료, 구문 강조 및 디버깅과 같은 기능을 얻습니다. 디버거를 사용하여 코드를 단계별로 추적하고 오류를 찾아 수정하십시오. 버전 제어를 위해 git을 통합합니다. 코드 서식 도구를 사용하여 코드 일관성을 유지하십시오. 라인 도구를 사용하여 잠재적 인 문제를 미리 발견하십시오.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

VS 코드는 Windows 8에서 실행될 수 있지만 경험은 크지 않을 수 있습니다. 먼저 시스템이 최신 패치로 업데이트되었는지 확인한 다음 시스템 아키텍처와 일치하는 VS 코드 설치 패키지를 다운로드하여 프롬프트대로 설치하십시오. 설치 후 일부 확장은 Windows 8과 호환되지 않을 수 있으며 대체 확장을 찾거나 가상 시스템에서 새로운 Windows 시스템을 사용해야합니다. 필요한 연장을 설치하여 제대로 작동하는지 확인하십시오. Windows 8에서는 VS 코드가 가능하지만 더 나은 개발 경험과 보안을 위해 새로운 Windows 시스템으로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

VS 코드 확장은 악의적 인 코드 숨기기, 취약성 악용 및 합법적 인 확장으로 자위하는 등 악성 위험을 초래합니다. 악의적 인 확장을 식별하는 방법에는 게시자 확인, 주석 읽기, 코드 확인 및주의해서 설치가 포함됩니다. 보안 조치에는 보안 인식, 좋은 습관, 정기적 인 업데이트 및 바이러스 백신 소프트웨어도 포함됩니다.
