Python机器学习入门:从理论到实践

文章目录

  • 前言
  • 一、机器学习是什么?
  • 二、机器学习基本流程
  • 三、使用Python进行机器学习
    • 1.数据读取
    • 2.数据规范化
    • 3. 数据降维(主成分分析)
    • 4. 机器学习模型的选择
    • 5. 线性回归模型的实现
    • 6. 可视化结果
  • 总结


前言

机器学习是人工智能的一个重要分支,它让计算机能够从数据中学习和做出决策。本文将介绍机器学习的基本概念和流程,并通过一个具体实例来演示如何使用Python进行机器学习。
在这里插入图片描述


一、机器学习是什么?

机器学习(Machine Learning)是一种使计算机能够在没有明确编程指令的情况下进行学习和改进的技术。它通过算法和统计模型来分析和解释数据,从而使计算机能够从数据中发现模式、进行预测、做出决策以及自动改进性能。下面是一些机器学习的关键概念和分类:
基本概念:

  1. 训练数据:用于训练机器学习模型的数据集。
  2. 特征:输入变量,用于模型训练的数据特征。
  3. 标签:输出变量,模型需要预测的目标。
  4. 模型:通过训练数据和算法构建的数学表示。
  5. 算法:用于训练模型的数学方法。
  6. 预测:使用训练好的模型对新数据进行预测。
  7. 误差:模型预测值与实际值之间的差异。

分类:
机器学习可以分为三大类:监督学习、无监督学习和强化学习。

  1. 监督学习(Supervised Learning):模型在带标签的数据集上进行训练,目的是学会从输入特征预测输出标签。常见算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机和神经网络等。
  • 回归问题:预测连续值(如房价预测)。
  • 分类问题:预测离散类别(如垃圾邮件分类)。
  1. 无监督学习(Unsupervised Learning):模型在没有标签的数据集上进行训练,目的是发现数据的内在结构。常见算法包括聚类分析(如K-means)、降维(如主成分分析)等。
  • 聚类问题:将数据分组(如客户分群)。
  • 降维问题:减少特征数量(如图像压缩)。
  1. 强化学习(Reinforcement Learning):模型通过与环境的交互来学习最优策略,通过奖励和惩罚来改进决策。常用于机器人控制、游戏AI等。

应用领域:

  • 图像识别:自动识别和分类图像内容。
  • 自然语言处理:自动翻译、语音识别、情感分析等。
  • 推荐系统:个性化推荐产品和服务。
  • 金融预测:股票市场预测、风险管理等。
  • 医疗诊断:疾病预测和诊断辅助。

二、机器学习基本流程

机器学习主要包括以下几个步骤:

  1. 数据收集:获取与问题相关的数据。
  2. 数据预处理:清洗和规范化数据。
  3. 特征选择:选择有意义的特征,进行降维等操作。
  4. 模型选择:选择合适的机器学习算法。
  5. 模型训练:用训练数据训练模型。
  6. 模型评估:使用测试数据评估模型性能。
  7. 模型应用:将训练好的模型应用于实际问题。

三、使用Python进行机器学习

在Python中,我们可以使用许多强大的库来实现机器学习任务。常用的库包括pandasscikit-learnnumpymatplotlib等。以下是一个完整的示例,从数据读取到模型评估的全过程。

机器学习的步骤大概分为
1:数据读取
2:数据规范化
3:数据降维(主成分分析)
4:机器学习模型的选择
5:线性回归模型的实现。

用到的工具库:
pandas 用于数据操作和分析。train_test_split 用于将数据集划分为训练集和测试集。StandardScaler 用于特征缩放。PCA(主成分分析)用于数据降维。LinearRegression 用于线性回归模型。mean_squared_errorr2_score 用于评估模型的性能。matplotlib.pyplot 用于数据可视化。

在这里插入图片描述

1.数据读取

首先,我们使用 pandas 读取数据。假设我们有一个 Excel 文件名为 发电场数据.xlsx,我们将其读取并存储在一个数据框 df 中。
在这里插入图片描述

2.数据规范化

为了确保模型的性能和训练的稳定性,我们对数据进行了规范化处理。StandardScaler 对数据进行标准化处理,使其均值为0,方差为1。df.drop('PE', axis=1) 从数据框中删除目标变量列 PE。fit_transform 方法对数据进行标准化并返回标准化后的数据。
在这里插入图片描述

3. 数据降维(主成分分析)

n_components=0.95 指定保留95%的数据方差。fit_transform 方法计算主成分并返回降维后的数据。为了减少特征数量,同时保留数据中95%的方差,我们使用主成分分析(PCA)进行数据降维。这有助于减少模型的复杂性和计算成本。
在这里插入图片描述

4. 机器学习模型的选择

定义特征和目标变量:X 是降维后的数据,即特征。Y 是目标变量 PE,即我们要预测的变量。我们选择线性回归模型来预测目标变量 PE。线性回归是一种简单而有效的回归方法,适用于很多实际问题。
在这里插入图片描述

5. 线性回归模型的实现

拆分数据集:使用 train_test_split 将数据集划分为训练集和测试集。test_size=0.2 指定20%的数据用于测试,80%的数据用于训练。random_state=42 保证结果的可重复性。
在这里插入图片描述
训练线性回归模型:创建线性回归模型实例 model。使用 fit 方法在训练集上训练模型。
在这里插入图片描述
进行预测:使用训练好的模型 model 对测试集 X_test 进行预测,得到预测值 y_pred。
在这里插入图片描述
评估模型性能:使用均方误差(MSE)和决定系数(R-squared)评估模型性能。mean_squared_error 计算预测值和真实值之间的均方误差。r2_score 计算决定系数,表示模型解释方差的比例。打印 MSE 和 R-squared 的值。
在这里插入图片描述

6. 可视化结果

使用 matplotlib 绘制实际值与预测值的散点图。plt.scatter() 创建散点图,alpha=0.5 设置点的透明度。plt.xlabel 和 plt.ylabel 设置横轴和纵轴标签。plt.title 设置图表标题。plt.show 显示图表。
在这里插入图片描述

均方误差(MSE):mse。决定系数(R²):r2。
模型的均方误差(MSE)表示预测值与真实值之间的平均平方差,数值越小表示模型的预测性能越好。决定系数(R²)表示模型对数据的解释能力,数值越接近1表示模型的解释力越强。

在这里插入图片描述
通过图形可视化,我们可以看到预测值与实际值之间的关系,点越接近对角线表示模型预测越准确。


总结

通过本篇博客,我们学习了如何使用Python进行机器学习。首先,我们介绍了机器学习的基本概念和流程,然后通过一个具体的示例演示了从数据读取、数据规范化、数据降维、模型选择、模型训练到模型评估的全过程。这个案例展示了Python在机器学习领域的强大应用和灵活性。希望本文能够帮助读者更好地了解Python在机器学习方面的使用,如果有任何疑问或者建议,欢迎留言讨论🌹

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/web/47904.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

排序二叉树(c++)

排序二叉树是一棵有顺序,且没有重复元素的二叉树。 对每个节点而言: 如果左子树不为空,则左子树上的所有节点的权值都小于该节点的权值。 如果右子树不为空,则右子树上的所有节点的权值都大于该节点的权值。 上图为一棵排序二叉…

【2024最新华为OD-C/D卷试题汇总】[支持在线评测] LYA的生日派对座位安排(200分) - 三语言AC题解(Python/Java/Cpp)

🍭 大家好这里是清隆学长 ,一枚热爱算法的程序员 ✨ 本系列打算持续跟新华为OD-C/D卷的三语言AC题解 💻 ACM银牌🥈| 多次AK大厂笔试 | 编程一对一辅导 👏 感谢大家的订阅➕ 和 喜欢💗 🍿 最新华为OD机试D卷目录,全、新、准,题目覆盖率达 95% 以上,支持题目在线…

如何为Easybr指纹浏览器配置高效代理IP?IPXProxy步骤指南

​Easybr是一款简单易上手的指纹浏览器,它的操作简便、灵活,比较适合跨境电商卖家日常工作中使用。在运营跨境店铺的时候,我们有时会面临网络连接不畅的情况,这会导致没法及时回复客户的消息,而影响店铺的销售。而为了…

5 C 语言数组与字符串的全面解析

目录 1 数组的概念与特性 1.1 什么是数组 1.2 数组的特点 1.3 数组的用途 2 一维数组的定义与初始化 2.1 一维数组的定义 2.2 声明与定义的区别 2.3 一维数组的多种初始化 3 数组名的命名规则与作用 3.1 数组名的命名规则 3.2 数组名的作用 4 一维数组在内存中的存…

C语言:键盘录入案例

主要使用了scanf; scanf的使用方法和注意事项: 1.作用: 用于接收键盘输入的数据并赋值给对应的变量 2.使用方式; scanf("占位符",&变量名); 3.注意事项; 占位符后面的的变量要对应 第一个参数中不写换行 案例1&#xf…

FeignErrorDecoder使用笔记

自定义ErrorDecoderSlf4j public class FeignErrorDecoder implements ErrorDecoder {Overridepublic Exception decode(String methodKey, Response response) {String message response.reason();try {if (response.body() ! null) {message IOUtils.toString(response.bod…

Codeforces 916 div3 A-F

A 题意分析&#xff1a; 看思考每个题的时间是否大于等于解决该题需要的时间&#xff0c;如果是&#xff0c;则能解决该题&#xff0c;否则不能&#xff0c;直接枚举计数即可 C代码&#xff1a; #include<iostream> using namespace std; int main(){int t,n;cin>&g…

history,hash缓存那些事

vue-router 中的 createWebHistory&#xff0c;createWebHashHistory两种模式 createWebHistory 是基于 window.history 对象是HTML5提供的用于维护当前标签页浏览历史的对象&#xff0c;主要功能是前进后退和在不刷新页面的情况下&#xff0c;修改地址栏里的URL地址。histor…

TCP/IP八连问

目录 1. 基础概念2. 网络层&#xff08;IP协议&#xff09;3. 传输层&#xff08;TCP和UDP&#xff09;4. 应用层5. 网络安全6. 网络故障诊断7. 高级主题8. 问题解决能力 1. 基础概念 问题: 请解释TCP/IP协议是什么&#xff1f; 答案: TCP/IP协议是互联网通信的基础协议&#x…

“微软蓝屏”事件:网络安全问题的深刻暴露

“微软蓝屏”事件&#xff1a;网络安全问题的深刻暴露 前言 在2024年7月19日&#xff0c;全球范围内发生了一起由微软视窗&#xff08;Windows&#xff09;操作系统引发的蓝屏死机&#xff08;Blue Screen of Death, BSOD&#xff09;事件。此次事件不仅影响了数百万台Window…

《系统架构设计师教程(第2版)》第12章-信息系统架构设计理论与实践-04-信息系统架构设计方法-信息化总体架构方法

文章目录 1. 信息化概述1.1 信息化1.2 国家信息化1.3 信息化的内涵1.4 品牌信息化建设1.5 信息化特征1.5.1 易用性1.5.2 健壮性1.5.3 平台化、灵活性、拓展性1.5.4 安全性1.5.5 门户化、整合性1.5.6 移动性 2. 信息化工程建设方法2.1 信息化架构模式2.1.1 数据导向架构2.1.2 流…

Pandas包与Numpy包区别

文章目录 一、设计目的与核心功能二、数据结构三、性能与灵活性四、应用场景 Pandas包与Numpy包在数据处理和分析方面各有特点和优势&#xff0c;它们之间的主要区别可以归纳如下&#xff1a; 一、设计目的与核心功能 Numpy&#xff1a; 设计目的&#xff1a;Numpy是Python的一…

Policy-GNN

Policy-GNN代码解析 一、dqn_agent_pytorch.py二、train_citeseer.py三、train_cora.py四、gcn.py 一、dqn_agent_pytorch.py 这个文件实现了一个基于深度Q学习的智能体DQNAgent。代码使用PyTorch来定义和训练深度神经网络&#xff0c;估计状态-动作值。 主要组成部分包括&am…

TQSDRPI开发板教程:实现PL端的UDP回环与GPSDO

本教程将完成一个全面的UDP运行流程与GPSDO测试&#xff0c;从下载项目的源代码开始&#xff0c;通过编译过程&#xff0c;最终将项目部署到目标板卡上运行演示。此外&#xff0c;我们还介绍如何修改板卡的IP地址&#xff0c;以便更好地适应您的网络环境或项目需求。 首先从Gi…

Unity UGUI 之 ScrollBar与ScrollView

本文仅作学习笔记与交流&#xff0c;不作任何商业用途 本文包括但不限于unity官方手册&#xff0c;唐老狮&#xff0c;麦扣教程知识&#xff0c;引用会标记&#xff0c;如有不足还请斧正 1.什么是ScrollBar 滚动块&#xff1a;Unity - Manual: Scrollbar 2.重要参数 该笔记来源…

java用freemarker导出word

freemarker导出word 第一步、将word转换为xml格式第二步、将转换后的xml文件修改后缀为ftl后复制到项目 resources 目录下&#xff08;可以自己新建一个文件夹放在文件夹中&#xff09;第三步、格式化xml代码&#xff08;如果问价太大可能会无法格式化&#xff09;这时候需要在…

微软CrowdStrike驱动蓝屏以及内核签名

原因 当Windows操作系统遇到严重错误导致系统崩溃时&#xff0c;屏幕显示为蓝色&#xff0c;通常伴有错误代码和信息&#xff0c;这被称为“蓝屏死机”&#xff08;Blue Screen of Death&#xff0c;简称BSOD&#xff09; https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_281262…

Unity中UI系统3——UGUI

概述 基础知识 UGUI基础 六大基础组件 Canvas——渲染模式控制组件 Canvas Scaler —— 分辨率自适应组件 CanvasScaler——恒定像素模式 CanvasScaler——缩放模式 可以适当的自己去了解对数 CanvasScaler——恒定物理模式 CanvasScaler —— 3D模式 Graphic Raycaster——射线…

RabbitMQ的学习和模拟实现|muduo库的介绍和使用

muduo库 项目仓库&#xff1a;https://github.com/ffengc/HareMQ muduo库 muduo库是什么快速上手搭建服务端快速上手搭建客户端上面搭建的服务端-客户端通信还有什么问题?muduo库中的protobuf基于muduo库中的protobuf协议实现一个服务器 muduo库是什么 Muduo由陈硕大佬开…

人工智能与机器学习原理精解【3】

文章目录 泰勒级数逼近基础一阶导数和二阶导数的几何意义一阶导数的几何意义二阶导数的几何意义应用示例 导数与微分的区别1. 定义与本质2. 几何意义3. 表达式与关系4. 应用场景 可微函数定义几何意义性质例子 导数导数的定义导数的计算导数的几何意义导数函数的图像一、常见导…