Python 机器学习入门

百变鹏仔 2小时前 #Python

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Python凭借其简洁性、多功能性和丰富的库生态系统，成为机器学习 (ML) 的首选语言。如果您是ML新手，并希望开始使用Python，本指南将引导您掌握基础知识，介绍核心库，并演示如何构建简单的ML模型。

为什么选择Python进行机器学习？

Python在ML领域广泛应用，原因如下：

无论您是分析数据、训练模型还是部署机器学习解决方案，Python都能提供简化流程的工具。

重要的Python机器学习库

在深入学习ML之前，让我们了解一些关键的Python库：

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NumPy: NumPy（Numerical Python）是Python数值计算的基础。它提供对数组、矩阵和数学函数的支持。

Pandas: Pandas是一个强大的数据操作和分析库。它引入了诸如DataFrame等数据结构，简化了结构化数据的处理。

Scikit-learn: Scikit-learn是Python中最流行的ML库。它提供简单高效的工具用于数据挖掘和分析，包括分类、回归、聚类等算法。

环境配置

首先，您需要安装这些库。如果您尚未安装，可以使用pip安装：

pip install numpy pandas scikit-learn

安装完成后，即可开始编写代码！

简易机器学习流程

让我们用Python演练基本的ML流程。我们将使用著名的鸢尾花数据集，其中包含不同品种鸢尾花的信息。我们的目标是构建一个模型，根据花瓣长度和宽度等特征对物种进行分类。

步骤1：导入库

首先，导入必要的库：

import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.metrics import accuracy_score

步骤2：加载数据集

Scikit-learn提供内置数据集，包括鸢尾花数据集。让我们加载它：

# 加载鸢尾花数据集iris = load_iris()# 转换为Pandas DataFrame以便于操作data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)data['species'] = iris.target

步骤3：数据探索

在构建模型之前，了解数据至关重要：

# 显示前几行数据print(data.head())# 检查缺失值print(data.isnull().sum())# 获取基本统计信息print(data.describe())

步骤4：数据准备

将数据分成特征 (X) 和标签 (y)，然后将其分成训练集和测试集：

# 特征 (X) 和标签 (y)X = data.drop('species', axis=1)y = data['species']# 将数据分成训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

步骤5：模型训练

让我们使用随机森林分类器，这是一种流行的机器学习算法：

# 初始化模型model = RandomForestClassifier(random_state=42)# 训练模型model.fit(X_train, y_train)

步骤6：预测和模型评估

使用训练好的模型对测试集进行预测并评估其准确性：

# 进行预测y_pred = model.predict(X_test)# 评估模型accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)print(f"模型准确率: {accuracy * 100:.2f}%")

恭喜！您刚刚使用Python构建了您的第一个ML模型。以下是一些继续学习的建议：

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