Apakah pembelajaran yang diselia dalam Python?

Apakah pembelajaran yang diselia dalam Python?

Dalam analisis data Python, algoritma pembelajaran diselia menduduki kedudukan penting dalam bidang pembelajaran mesin. Gaya pembelajaran ini menggunakan input dan output yang diketahui untuk melatih model untuk meramalkan output input yang tidak diketahui. Ringkasnya, pembelajaran diselia adalah untuk menyambungkan pembolehubah input dan pembolehubah output dalam data sampel dan menggunakan input dan output yang diketahui untuk membina model ramalan.

Dalam pembangunan Python, tugas pembelajaran yang diselia sering dipanggil masalah klasifikasi atau regresi. Matlamat masalah klasifikasi adalah untuk meramalkan kategori mana data input tergolong, manakala matlamat masalah regresi adalah untuk meramalkan output berangka. Terdapat banyak algoritma pembelajaran yang diselia dalam Python, masing-masing mempunyai kelebihan dan batasannya sendiri.

Mari perkenalkan beberapa algoritma pembelajaran diselia yang biasa digunakan dalam Python:

1. Regression Linear (Regression Linear)

Regression linear ialah Algoritma untuk meramalkan angka output berdasarkan hubungan linear dengan data input. Algoritma ini adalah salah satu kaedah analisis regresi yang paling mudah dan paling biasa digunakan. Ia mencari hubungan antara data input dan hasil output dengan memasang garis lurus. Dalam Python, model regresi linear boleh dilaksanakan menggunakan fungsi LinearRegression dalam perpustakaan Scikit-learn.

2. Regression Logistik

Regression Logistik ialah algoritma yang digunakan untuk masalah pengelasan. Prinsipnya adalah untuk meramalkan kategori mana data itu tergolong berdasarkan ciri-ciri data input. Regresi logistik boleh menggunakan kaedah penurunan kecerunan untuk melatih model. Dalam Python, kelas LogisticRegression dalam perpustakaan Scikit-learn boleh melaksanakan algoritma regresi logistik.

3. Pokok Keputusan

Pokok keputusan ialah algoritma pengelasan dan regresi penting yang boleh meramalkan kategori atau ramalan mana satu titik data tergolong berdasarkan ciri Hasil berangka. Ia menganalisis kepentingan setiap ciri dengan membina pokok dan mengklasifikasikan data berdasarkan nilai ciri tersebut. Dalam Python, kelas DecisionTreeClassifier dan DecisionTreeRegressor dalam perpustakaan Scikit-learn boleh melaksanakan algoritma pepohon keputusan.

4. Random Forest

Random Forest ialah algoritma pembelajaran ensemble yang menggabungkan berbilang pepohon keputusan untuk melaksanakan analisis klasifikasi atau regresi. Hutan rawak boleh meningkatkan ketepatan dan kestabilan model sambil mengurangkan risiko overfitting secara berkesan apabila berurusan dengan jumlah data yang besar. Dalam Python, kelas RandomForestClassifier dan RandomForestRegressor dalam perpustakaan Scikit-learn boleh melaksanakan algoritma hutan rawak.

Algoritma yang diperkenalkan di atas bukanlah semua algoritma pembelajaran yang diselia dalam Python, tetapi algoritma ini adalah yang paling banyak digunakan dalam analisis data. Memahami algoritma ini boleh membantu penganalisis data dengan cepat memilih algoritma yang paling sesuai untuk menyelesaikan masalah. Melalui pemahaman yang mendalam tentang prinsip algoritma dan pelaksanaan kod, ketepatan dan kebolehpercayaan model boleh dipertingkatkan, menjadikan Python sebagai alat penting dalam bidang analisis data.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah pembelajaran yang diselia dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!