Python 机器学习入门

Python 在机器学习 (ML) 领域的流行源于其易用性、灵活性和广泛的库支持。本指南提供了使用 Python 进行机器学习的基础介绍，涵盖了基本库并演示了简单的模型构建。

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为什么选择 Python 进行机器学习？

Python 在 ML 领域的主导地位归功于以下几个关键优势：

• 初学者友好：其直观的语法使新手也能轻松上手。
• 丰富的库：丰富的库简化了数据操作、可视化和模型构建。
• 强大的社区支持：大型且活跃的社区确保随时可用的资源和帮助。

Python 为机器学习过程的每个阶段（从数据分析到模型部署）提供​​了全面的工具。

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机器学习的基本 Python 库

开始 ML 之旅之前，请熟悉这些重要的 Python 库：

NumPy： Python 数值计算的基石。 提供对数组、矩阵和数学函数的支持。

• 应用：对于基本数值运算、线性代数和数组操作至关重要。

Pandas： 一个强大的数据操作和分析库。 它的 DataFrame 结构简化了结构化数据的处理。

• 应用：非常适合加载、清理和探索数据集。

Scikit-learn： Python 中使用最广泛的 ML 库。 提供高效的数据挖掘和分析工具，包括分类、回归和聚类算法。

• 应用：构建和评估机器学习模型。

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设置您的开发环境

使用 pip 安装必要的库：

<code class="language-bash">pip install numpy pandas scikit-learn</code>

安装后，您就可以开始编码了。

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实用的机器学习工作流程

让我们使用 Iris 数据集构建一个基本的 ML 模型，该模型根据花瓣测量值对鸢尾花物种进行分类。

第 1 步：导入库

导入所需的库：

<code class="language-python">import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score</code>

第 2 步：加载数据集

使用 Scikit-learn 加载 Iris 数据集：

<code class="language-python"># Load the Iris dataset
iris = load_iris()

# Convert to a Pandas DataFrame
data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
data['species'] = iris.target</code>

第 3 步：数据探索

分析数据：

<code class="language-python"># Display initial rows
print(data.head())

# Check for missing values
print(data.isnull().sum())

# Summary statistics
print(data.describe())</code>

第四步：数据准备

分离特征（X）和标签（y），并将数据分成训练集和测试集：

<code class="language-python"># Features (X) and labels (y)
X = data.drop('species', axis=1)
y = data['species']

# Train-test split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)</code>

第五步：模型训练

训练随机森林分类器：

<code class="language-bash">pip install numpy pandas scikit-learn</code>

第 6 步：预测和评估

进行预测并评估模型准确性：

<code class="language-python">import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score</code>

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恭喜！您已经创建了第一个 ML 模型。 为了进一步学习：

• 探索 Kaggle 或 UCI 机器学习存储库中的数据集。
• 尝试其他算法（线性回归、决策树、支持向量机）。
• 学习数据预处理技术（缩放、编码、特征选择）。

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进一步学习资源

• Scikit-learn 文档： 官方 Scikit-learn 指南。
• Kaggle Learn：针对初学者的实用机器学习教程。
• Sebastian Raschka 的 Python 机器学习：一本关于使用 Python 进行机器学习的用户友好书籍。

以上是Python 机器学习入门的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！