


Premiers pas avec Python pour l'apprentissage automatique
Jan 19, 2025 am 06:31 AMLa popularité de Python dans le domaine de l'apprentissage automatique (ML) vient de sa facilité d'utilisation, de sa flexibilité et de sa prise en charge étendue de bibliothèques. Ce guide fournit une introduction fondamentale à l'utilisation de Python pour ML, couvrant les bibliothèques essentielles et démontrant une construction de modèle simple.
Pourquoi choisir Python pour l'apprentissage automatique??
La domination de Python dans le domaine du ML est due à plusieurs avantages clés?:
- Adapté aux débutants?: Sa syntaxe intuitive le rend accessible aux nouveaux arrivants.
- Bibliothèques riches?: Une multitude de bibliothèques simplifie la manipulation des données, la visualisation et la création de modèles.
- Un fort soutien communautaire?: Une communauté nombreuse et active garantit des ressources et une assistance facilement disponibles.
Python propose des outils complets pour chaque étape du processus ML, de l'analyse des données au déploiement de modèles.
Bibliothèques Python essentielles pour l'apprentissage automatique
Avant de commencer votre parcours ML, familiarisez-vous avec ces bibliothèques Python cruciales?:
NumPy?: La pierre angulaire du calcul numérique en Python. Fournit la prise en charge des tableaux, des matrices et des fonctions mathématiques.
- Applications?: Essentiel pour les opérations numériques fondamentales, l'algèbre linéaire et la manipulation de tableaux.
Pandas?: Une bibliothèque puissante pour la manipulation et l'analyse des données. Sa structure DataFrame simplifie le travail avec des données structurées.
- Applications?: Idéal pour charger, nettoyer et explorer des ensembles de données.
Scikit-learn?: La bibliothèque ML la plus utilisée en Python. Offre des outils efficaces pour l'exploration et l'analyse des données, notamment des algorithmes de classification, de régression et de clustering.
- Applications?: Création et évaluation de modèles ML.
Configuration de votre environnement de développement
Installez les bibliothèques nécessaires à l'aide de pip?:
pip install numpy pandas scikit-learn
Une fois installé, vous êtes prêt à commencer à coder.
Un flux de travail pratique d'apprentissage automatique
Créons un modèle ML de base à l'aide de l'ensemble de données Iris, qui classe les espèces d'iris en fonction des mesures des pétales.
étape 1?: Importer des bibliothèques
Importez les bibliothèques requises?:
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
étape 2?: Charger l'ensemble de données
Chargez l'ensemble de données Iris à l'aide de Scikit-learn?:
# 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
étape 3?: Exploration des données
Analyser les données?:
# Display initial rows print(data.head()) # Check for missing values print(data.isnull().sum()) # Summary statistics print(data.describe())
étape 4?: Préparation des données
Séparez les fonctionnalités (X) et les étiquettes (y), et divisez les données en ensembles d'entra?nement et de test?:
# 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)
étape 5?: Formation du modèle
Former un classificateur Random Forest?:
pip install numpy pandas scikit-learn
étape 6?: Prédiction et évaluation
Faites des prédictions et évaluez la précision du modèle?:
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
Félicitations?! Vous avez créé votre premier modèle ML. Pour approfondir votre apprentissage?:
- Explorez les ensembles de données de Kaggle ou du référentiel UCI Machine Learning.
- Expérience avec d'autres algorithmes (régression linéaire, arbres de décision, machines à vecteurs de support).
- Apprenez les techniques de prétraitement des données (mise à l'échelle, encodage, sélection de fonctionnalités).
Ressources d'apprentissage supplémentaires
- Documentation Scikit-learn?: Le guide officiel de Scikit-learn.
- Kaggle Learn?: Tutoriels pratiques de ML pour les débutants.
- Python Machine Learning par Sebastian Raschka?: Un livre convivial sur le ML avec Python.
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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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.

Assert est un outil d'affirmation utilisé dans Python pour le débogage et lance une affirmation d'établissement lorsque la condition n'est pas remplie. Sa syntaxe est affirmer la condition plus les informations d'erreur facultatives, qui conviennent à la vérification de la logique interne telle que la vérification des paramètres, la confirmation d'état, etc., mais ne peuvent pas être utilisées pour la sécurité ou la vérification des entrées des utilisateurs, et doit être utilisée en conjonction avec des informations d'invite claires. Il n'est disponible que pour le débogage auxiliaire au stade de développement plut?t que pour remplacer la manipulation des exceptions.

Inpython, itérateurslawjectsThatallowloopingthroughCollectionsbyImpleting __iter __ () et__Next __ (). 1) iteratorsworkVeatheitorat

TypeHintsInpythonsolvetheproblebandofambigu?té et opposant à un montant de type de type parallèlement au développement de l'aménagement en fonction des types de type.

Une méthode courante pour parcourir deux listes simultanément dans Python consiste à utiliser la fonction zip (), qui appariera plusieurs listes dans l'ordre et sera la plus courte; Si la longueur de liste est incohérente, vous pouvez utiliser itertools.zip_langest () pour être le plus long et remplir les valeurs manquantes; Combiné avec enumerate (), vous pouvez obtenir l'index en même temps. 1.zip () est concis et pratique, adapté à l'itération des données appariées; 2.zip_langest () peut remplir la valeur par défaut lorsqu'il s'agit de longueurs incohérentes; 3. L'énumération (zip ()) peut obtenir des indices pendant la traversée, en répondant aux besoins d'une variété de scénarios complexes.

Pour créer des API modernes et efficaces à l'aide de Python, FastAPI est recommandé; Il est basé sur des invites de type Python standard et peut générer automatiquement des documents, avec d'excellentes performances. Après avoir installé FastAPI et ASGI Server Uvicorn, vous pouvez écrire du code d'interface. En définissant les itinéraires, en écrivant des fonctions de traitement et en renvoyant des données, les API peuvent être rapidement construites. Fastapi prend en charge une variété de méthodes HTTP et fournit des systèmes de documentation SwaggerUI et Redoc générés automatiquement. Les paramètres d'URL peuvent être capturés via la définition du chemin, tandis que les paramètres de requête peuvent être implémentés en définissant des valeurs par défaut pour les paramètres de fonction. L'utilisation rationnelle des modèles pydantiques peut aider à améliorer l'efficacité du développement et la précision.

Pour tester l'API, vous devez utiliser la bibliothèque des demandes de Python. Les étapes consistent à installer la bibliothèque, à envoyer des demandes, à vérifier les réponses, à définir des délais d'attente et à réessayer. Tout d'abord, installez la bibliothèque via PiPinstallRequests; Utilisez ensuite les demandes.get () ou les demandes.Post () et d'autres méthodes pour envoyer des demandes GET ou POST; Vérifiez ensuite la réponse.status_code et la réponse.json () pour vous assurer que le résultat de retour est en conformité avec les attentes; Enfin, ajoutez des paramètres de délai d'expiration pour définir l'heure du délai d'expiration et combinez la bibliothèque de réessayer pour obtenir une nouvelle tentative automatique pour améliorer la stabilité.

Un environnement virtuel peut isoler les dépendances de différents projets. Créé à l'aide du propre module VENV de Python, la commande est Python-Mvenvenv; Méthode d'activation: Windows utilise Env \ Scripts \ Activate, MacOS / Linux utilise SourceEnv / Bin / Activate; Le package d'installation utilise pipinstall, utilisez PipFreeze> exigences.txt pour générer des fichiers d'exigences et utilisez pipinstall-rrequiments.txt pour restaurer l'environnement; Les précautions incluent ne pas se soumettre au GIT, réactiver chaque fois que le nouveau terminal est ouvert, et l'identification et la commutation automatique peuvent être utilisées par IDE.
