développement back-end
Tutoriel Python
Un voyage vers la simplification de l'apprentissage automatique
Lancer un projet d'apprentissage automatique peut sembler écrasant, comme résoudre un gros casse-tête. Bien que je sois engagé dans mon parcours d'apprentissage automatique depuis un certain temps maintenant, je suis ravi de commencer à enseigner et à guider d'autres personnes désireuses d'apprendre. Aujourd'hui, je vais vous montrer comment créer votre premier pipeline de Machine Learning (ML)?! Cet outil simple mais puissant vous aidera à créer et organiser efficacement des modèles ML. Allons-y.
Le problème?: gérer le flux de travail d'apprentissage automatique
Lorsque j'ai débuté avec l'apprentissage automatique, l'un des défis auxquels j'ai été confronté était de m'assurer que mon flux de travail était structuré et reproductible. La mise à l’échelle des fonctionnalités, la formation des modèles et l’élaboration de prédictions semblaient souvent être des étapes décousues – sujettes à l’erreur humaine si elles étaient gérées manuellement à chaque fois. C’est là qu’intervient le concept de pipeline.
Un pipeline ML vous permet de séquencer plusieurs étapes de traitement ensemble, garantissant ainsi la cohérence et réduisant la complexité. Avec la bibliothèque Python scikit-learn, créer un pipeline est simple et oserais-je dire, délicieux?!
Les ingrédients du pipeline
Voici le code qui a donné vie à mon pipeline ML?:
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import make_classification
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
steps = [("Scaling", StandardScaler()),("classifier",LogisticRegression())]
pipe = Pipeline(steps)
pipe
X,y = make_classification(random_state=42)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42)
pipe.fit(X_train, y_train)
pipe.predict(X_test)
pipe.score(X_test, y_test)
Décomposons-le?:
Préparation des données?: J'ai généré des données de classification synthétiques à l'aide de make_classification. Cela m'a permis de tester le pipeline sans avoir besoin d'un ensemble de données externe.
étapes du pipeline?: Le pipeline se compose de deux composants principaux?:
StandardScaler?: garantit que toutes les fonctionnalités sont mises à l'échelle pour avoir une moyenne et une variance unitaire nulles.
LogisticRegression?: Un classificateur simple mais puissant pour prédire les résultats binaires.
Formation et évaluation?: à l'aide du pipeline, j'ai formé le modèle et évalué ses performances en un seul flux transparent. La méthode pipe.score() a fourni un moyen rapide de mesurer la précision du modèle.
Ce que vous pouvez apprendre
Construire ce pipeline est plus qu’un simple exercice ; c'est l'occasion d'apprendre les concepts clés du ML?:
La modularité est importante?: Les pipelines modularisent le flux de travail d'apprentissage automatique, ce qui facilite l'échange de composants (par exemple, en essayant un autre scaler ou classificateur).
La reproductibilité est la clé?: En standardisant le prétraitement et la formation des modèles, les pipelines minimisent le risque d'erreurs lors de la réutilisation ou du partage du code.
Augmentation de l'efficacité?: L'automatisation des taches répétitives telles que la mise à l'échelle et la prédiction permet de gagner du temps et garantit la cohérence entre les expériences.
Résultats et réflexions
Le pipeline a bien fonctionné sur mon ensemble de données synthétiques, atteignant un score de précision de plus de 90 %. Bien que ce résultat ne soit pas révolutionnaire, l’approche structurée donne la confiance nécessaire pour aborder des projets plus complexes.
Ce qui m'excite le plus, c'est de partager ce processus avec les autres. Si vous débutez, ce pipeline est votre première étape vers la ma?trise des workflows d'apprentissage automatique. Et pour ceux qui revisitent les fondamentaux, c’est une belle remise à niveau.
Voici ce que vous pouvez explorer ensuite?:
- Expérimentez avec des étapes de prétraitement plus complexes, comme la sélection de fonctionnalités ou l'encodage de variables catégorielles.
- Utilisez d'autres algorithmes, tels que des arbres de décision ou des modèles d'ensemble, dans le cadre du pipeline.
- Explorez des techniques avancées telles que le réglage des hyperparamètres à l'aide de GridSearchCV combiné à des pipelines.
- La création de ce pipeline marque le début d’un voyage partagé – un voyage qui promet d’être aussi fascinant que stimulant. Que vous appreniez à mes c?tés ou que vous revisitiez les fondamentaux.
Continuons à grandir ensemble, un pipeline à la fois?!
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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Polymorphisme dans les classes python
Jul 05, 2025 am 02:58 AM
Le polymorphisme est un concept de base dans la programmation orientée objet Python, se référant à "une interface, plusieurs implémentations", permettant le traitement unifié de différents types d'objets. 1. Le polymorphisme est implémenté par la réécriture de la méthode. Les sous-classes peuvent redéfinir les méthodes de classe parent. Par exemple, la méthode Spoke () de classe animale a des implémentations différentes dans les sous-classes de chiens et de chats. 2. Les utilisations pratiques du polymorphisme comprennent la simplification de la structure du code et l'amélioration de l'évolutivité, tels que l'appel de la méthode Draw () uniformément dans le programme de dessin graphique, ou la gestion du comportement commun des différents personnages dans le développement de jeux. 3. Le polymorphisme de l'implémentation de Python doit satisfaire: la classe parent définit une méthode, et la classe enfant remplace la méthode, mais ne nécessite pas l'héritage de la même classe parent. Tant que l'objet implémente la même méthode, c'est ce qu'on appelle le "type de canard". 4. Les choses à noter incluent la maintenance
Arguments et paramètres de fonction Python
Jul 04, 2025 am 03:26 AM
Les paramètres sont des espaces réservés lors de la définition d'une fonction, tandis que les arguments sont des valeurs spécifiques transmises lors de l'appel. 1. Les paramètres de position doivent être passés dans l'ordre, et l'ordre incorrect entra?nera des erreurs dans le résultat; 2. Les paramètres de mots clés sont spécifiés par les noms de paramètres, qui peuvent modifier l'ordre et améliorer la lisibilité; 3. Les valeurs de paramètres par défaut sont attribuées lorsqu'elles sont définies pour éviter le code en double, mais les objets variables doivent être évités comme valeurs par défaut; 4. Les args et * kwargs peuvent gérer le nombre incertain de paramètres et conviennent aux interfaces générales ou aux décorateurs, mais doivent être utilisées avec prudence pour maintenir la lisibilité.
Expliquez les générateurs et itérateurs Python.
Jul 05, 2025 am 02:55 AM
Les itérateurs sont des objets qui implémentent __iter __ () et __Next __ (). Le générateur est une version simplifiée des itérateurs, qui implémentent automatiquement ces méthodes via le mot clé de rendement. 1. L'ITERATOR renvoie un élément chaque fois qu'il appelle Next () et lance une exception d'arrêt lorsqu'il n'y a plus d'éléments. 2. Le générateur utilise la définition de la fonction pour générer des données à la demande, enregistrer la mémoire et prendre en charge les séquences infinies. 3. Utilisez des itérateurs lors du traitement des ensembles existants, utilisez un générateur lors de la génération de Big Data ou de l'évaluation paresseuse, telles que le chargement ligne par ligne lors de la lecture de fichiers volumineux. Remarque: les objets itérables tels que les listes ne sont pas des itérateurs. Ils doivent être recréés après que l'itérateur a atteint sa fin, et le générateur ne peut le traverser qu'une seule fois.
Python `@ ClassMethod` Décorateur expliqué
Jul 04, 2025 am 03:26 AM
Une méthode de classe est une méthode définie dans Python via le décorateur @classMethod. Son premier paramètre est la classe elle-même (CLS), qui est utilisée pour accéder ou modifier l'état de classe. Il peut être appelé via une classe ou une instance, qui affecte la classe entière plut?t que par une instance spécifique; Par exemple, dans la classe de personne, la méthode show_count () compte le nombre d'objets créés; Lorsque vous définissez une méthode de classe, vous devez utiliser le décorateur @classMethod et nommer le premier paramètre CLS, tel que la méthode Change_var (new_value) pour modifier les variables de classe; La méthode de classe est différente de la méthode d'instance (auto-paramètre) et de la méthode statique (pas de paramètres automatiques), et convient aux méthodes d'usine, aux constructeurs alternatifs et à la gestion des variables de classe. Les utilisations courantes incluent:
Comment gérer l'authentification de l'API dans Python
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
La clé pour gérer l'authentification de l'API est de comprendre et d'utiliser correctement la méthode d'authentification. 1. Apikey est la méthode d'authentification la plus simple, généralement placée dans l'en-tête de demande ou les paramètres d'URL; 2. BasicAuth utilise le nom d'utilisateur et le mot de passe pour la transmission de codage Base64, qui convient aux systèmes internes; 3. OAuth2 doit d'abord obtenir le jeton via client_id et client_secret, puis apporter le Bearertoken dans l'en-tête de demande; 4. Afin de gérer l'expiration des jetons, la classe de gestion des jetons peut être encapsulée et rafra?chie automatiquement le jeton; En bref, la sélection de la méthode appropriée en fonction du document et le stockage en toute sécurité des informations clés sont la clé.
Quelles sont les méthodes Python Magic ou les méthodes Dunder?
Jul 04, 2025 am 03:20 AM
Les MagicMethodes de Python (ou Méthodes Dunder) sont des méthodes spéciales utilisées pour définir le comportement des objets, qui commencent et se terminent par un double soulignement. 1. Ils permettent aux objets de répondre aux opérations intégrées, telles que l'addition, la comparaison, la représentation des cha?nes, etc.; 2. Les cas d'utilisation courants incluent l'initialisation et la représentation des objets (__init__, __repr__, __str__), les opérations arithmétiques (__add__, __sub__, __mul__) et les opérations de comparaison (__eq__, ___lt__); 3. Lorsque vous l'utilisez, assurez-vous que leur comportement répond aux attentes. Par exemple, __Repr__ devrait retourner les expressions d'objets refactorables et les méthodes arithmétiques devraient renvoyer de nouvelles instances; 4. Des choses sur l'utilisation ou la confusion doivent être évitées.
Comment fonctionne la gestion de la mémoire Python?
Jul 04, 2025 am 03:26 AM
PythonManagesMemoryAutomAticalusingreferenceCountandAgarBageCollect
Python ?@ Property? décorateur
Jul 04, 2025 am 03:28 AM
@Property est un décorateur de Python utilisé pour masquer les méthodes comme propriétés, permettant des jugements logiques ou un calcul dynamique des valeurs lors de l'accès aux propriétés. 1. Il définit la méthode Getter via le décorateur @property, de sorte que l'extérieur appelle la méthode comme l'accès aux attributs; 2. Il peut contr?ler le comportement d'attribution avec .setter, tel que la validité de la valeur de vérification, si le .setter n'est pas défini, il s'agit d'un attribut en lecture seule; 3. Il convient à des scènes telles que la vérification de l'attribution de propriétés, la génération dynamique de valeurs d'attribut et la masquage des détails de l'implémentation interne; 4. Lorsque vous l'utilisez, veuillez noter que le nom d'attribut est différent du nom de variable privé pour éviter les boucles mortes et convient aux opérations légères; 5. Dans l'exemple, la classe Circle restreint le rayon non négatif, et la classe de personne génère dynamiquement l'attribut Full_name
