pembangunan bahagian belakang
Tutorial Python
Perjalanan ke dalam Penyederhanaan Pembelajaran Mesin
Memulakan projek pembelajaran mesin boleh berasa sukar, seperti menyelesaikan teka-teki besar. Walaupun saya telah melalui perjalanan pembelajaran mesin saya untuk beberapa waktu sekarang, saya teruja untuk mula mengajar dan membimbing orang lain yang tidak sabar-sabar untuk belajar. Hari ini, saya akan menunjukkan kepada anda cara membuat saluran paip Pembelajaran Mesin (ML) pertama anda! Alat yang ringkas tetapi berkuasa ini akan membantu anda membina dan menyusun model ML dengan berkesan. Mari selami.
Masalahnya: Mengurus Aliran Kerja Pembelajaran Mesin
Apabila bermula dengan pembelajaran mesin, salah satu cabaran yang saya hadapi ialah memastikan aliran kerja saya tersusun dan boleh diulang. Ciri penskalaan, model latihan dan membuat ramalan selalunya dirasakan seperti langkah terputus-putus — terdedah kepada kesilapan manusia jika dikendalikan secara manual setiap kali. Di situlah konsep saluran paip berperanan.
Saluran paip ML membolehkan anda menyusun berbilang langkah pemprosesan bersama-sama, memastikan konsistensi dan mengurangkan kerumitan. Dengan perpustakaan Python scikit-learn, membuat saluran paip adalah mudah—dan berani saya katakan, menggembirakan!
Bahan-bahan Talian Paip
Berikut ialah kod yang menghidupkan saluran paip ML saya:
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)
Mari kita pecahkan:
Penyediaan Data: Saya menjana data pengelasan sintetik menggunakan make_classification. Ini membolehkan saya menguji saluran paip tanpa memerlukan set data luaran.
Langkah Talian Paip: Talian paip terdiri daripada dua komponen utama:
StandardScaler: Memastikan semua ciri diskalakan untuk mempunyai min sifar dan varians unit.
LogisticRegression: Pengelas yang mudah tetapi berkuasa untuk meramalkan hasil binari.
Latihan dan Penilaian: Menggunakan saluran paip, saya melatih model dan menilai prestasinya dalam satu aliran lancar. Kaedah pipe.score() menyediakan cara cepat untuk mengukur ketepatan model.
Apa yang Anda Boleh Belajar
Membina saluran paip ini lebih daripada sekadar latihan; ini adalah peluang untuk mempelajari konsep ML utama:
Perkara Kemodularan: Saluran paip memodulasi aliran kerja pembelajaran mesin, menjadikannya mudah untuk menukar komponen (cth., mencuba peskala atau pengelas yang berbeza).
Kebolehulangan adalah Kunci: Dengan menyeragamkan prapemprosesan dan latihan model, saluran paip meminimumkan risiko ralat apabila menggunakan semula atau berkongsi kod.
Tingkatkan Kecekapan: Mengautomasikan tugasan berulang seperti penskalaan dan ramalan menjimatkan masa dan memastikan konsistensi merentas eksperimen.
Hasil dan Refleksi
Talian paip menunjukkan prestasi yang baik pada set data sintetik saya, mencapai skor ketepatan lebih 90%. Walaupun keputusan ini tidak cemerlang, pendekatan berstruktur memberikan keyakinan untuk menangani projek yang lebih kompleks.
Apa yang lebih menggembirakan saya ialah berkongsi proses ini dengan orang lain. Jika anda baru bermula, saluran paip ini ialah langkah pertama anda ke arah menguasai aliran kerja pembelajaran mesin. Dan bagi mereka yang menyemak semula perkara asas, ia adalah penyegar yang hebat.
Berikut ialah perkara yang boleh anda terokai seterusnya:
- Percubaan dengan langkah prapemprosesan yang lebih kompleks, seperti pemilihan ciri atau pengekodan pembolehubah kategori.
- Gunakan algoritma lain, seperti pepohon keputusan atau model ensemble, dalam rangka kerja saluran paip.
- Teroka teknik lanjutan seperti penalaan hiperparameter menggunakan GridSearchCV digabungkan dengan saluran paip.
- Mencipta saluran paip ini menandakan permulaan perjalanan yang dikongsi — perjalanan yang menjanjikan sesuatu yang menarik dan mencabar. Sama ada anda belajar bersama saya atau meninjau semula asas.
Mari kita terus berkembang bersama, satu saluran paip pada satu masa!
Atas ialah kandungan terperinci Perjalanan ke dalam Penyederhanaan Pembelajaran Mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Polimorfisme dalam kelas python
Jul 05, 2025 am 02:58 AM
Polimorfisme adalah konsep teras dalam pengaturcaraan berorientasikan objek Python, merujuk kepada "satu antara muka, pelbagai pelaksanaan", yang membolehkan pemprosesan bersatu pelbagai jenis objek. 1. Polimorfisme dilaksanakan melalui penulisan semula kaedah. Subkelas boleh mentakrifkan semula kaedah kelas induk. Sebagai contoh, kaedah bercakap () kelas haiwan mempunyai pelaksanaan yang berbeza dalam subkelas anjing dan kucing. 2. Penggunaan praktikal polimorfisme termasuk memudahkan struktur kod dan meningkatkan skalabilitas, seperti memanggil kaedah cabutan () secara seragam dalam program lukisan grafik, atau mengendalikan tingkah laku umum watak -watak yang berbeza dalam pembangunan permainan. 3. Polimorfisme pelaksanaan Python perlu memenuhi: Kelas induk mentakrifkan kaedah, dan kelas kanak -kanak mengatasi kaedah, tetapi tidak memerlukan warisan kelas induk yang sama. Selagi objek melaksanakan kaedah yang sama, ini dipanggil "jenis itik". 4. Perkara yang perlu diperhatikan termasuk penyelenggaraan
Terangkan penjana python dan iterators.
Jul 05, 2025 am 02:55 AM
Iterator adalah objek yang melaksanakan kaedah __iter __ () dan __Next __ (). Penjana adalah versi Iterator yang dipermudahkan, yang secara automatik melaksanakan kaedah ini melalui kata kunci hasil. 1. Iterator mengembalikan elemen setiap kali dia memanggil seterusnya () dan melemparkan pengecualian berhenti apabila tidak ada lagi elemen. 2. Penjana menggunakan definisi fungsi untuk menghasilkan data atas permintaan, menjimatkan memori dan menyokong urutan tak terhingga. 3. Menggunakan Iterator apabila memproses set sedia ada, gunakan penjana apabila menghasilkan data besar secara dinamik atau penilaian malas, seperti garis pemuatan mengikut baris apabila membaca fail besar. NOTA: Objek yang boleh diperolehi seperti senarai bukanlah pengaliran. Mereka perlu dicipta semula selepas pemalar itu sampai ke penghujungnya, dan penjana hanya boleh melintasi sekali.
Cara Mengendalikan Pengesahan API di Python
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.
Cara Menghidupkan Dua Senarai Sekali Python
Jul 09, 2025 am 01:13 AM
Kaedah yang sama untuk melintasi dua senarai secara serentak dalam Python adalah menggunakan fungsi zip (), yang akan memasangkan beberapa senarai dalam rangka dan menjadi yang paling singkat; Jika panjang senarai tidak konsisten, anda boleh menggunakan itertools.zip_longest () untuk menjadi yang paling lama dan mengisi nilai yang hilang; Digabungkan dengan penghitungan (), anda boleh mendapatkan indeks pada masa yang sama. 1.Zip () adalah ringkas dan praktikal, sesuai untuk lelaran data berpasangan; 2.zip_longest () boleh mengisi nilai lalai apabila berurusan dengan panjang yang tidak konsisten; 3.enumerate (zip ()) boleh mendapatkan indeks semasa traversal, memenuhi keperluan pelbagai senario kompleks.
Apakah petunjuk jenis python?
Jul 07, 2025 am 02:55 AM
TypehintsinpythonsolvetheproblemofambiguityandpotentialbugsindynamiciallytypodeByallowingDeveloperStospecifyExpectedTypes.theyenhancereadability, enablearlybugdetection, andimprovetoLiaSareAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeSareadDeSareadDeSareadDeSareadDeSaread
Apakah Iterator Python?
Jul 08, 2025 am 02:56 AM
Inpython, iteratorsareObjectsThatallowLoopingthroughCollectionsByImplementing__iter __ () dan__Next __ ()
Terangkan pernyataan Python.
Jul 07, 2025 am 12:14 AM
Menegaskan adalah alat pernyataan yang digunakan dalam Python untuk menyahpepijat, dan melemparkan pernyataan apabila keadaan tidak dipenuhi. Sintaksnya adalah menegaskan keadaan ditambah maklumat ralat pilihan, yang sesuai untuk pengesahan logik dalaman seperti pemeriksaan parameter, pengesahan status, dan lain -lain, tetapi tidak boleh digunakan untuk pemeriksaan input keselamatan atau pengguna, dan harus digunakan bersamaan dengan maklumat yang jelas. Ia hanya tersedia untuk debugging tambahan dalam peringkat pembangunan dan bukannya menggantikan pengendalian pengecualian.
Tutorial Python Fastapi
Jul 12, 2025 am 02:42 AM
Untuk mewujudkan API moden dan cekap menggunakan Python, FastAPI disyorkan; Ia berdasarkan kepada jenis python standard yang diminta dan secara automatik dapat menghasilkan dokumen, dengan prestasi yang sangat baik. Selepas memasang FastAPI dan Asgi Server UVicorn, anda boleh menulis kod antara muka. Dengan menentukan laluan, menulis fungsi pemprosesan, dan data yang kembali, API boleh dibina dengan cepat. FastAPI menyokong pelbagai kaedah HTTP dan menyediakan sistem dokumentasi Swaggersui dan Redoc yang dihasilkan secara automatik. Parameter URL boleh ditangkap melalui definisi laluan, manakala parameter pertanyaan boleh dilaksanakan dengan menetapkan nilai lalai untuk parameter fungsi. Penggunaan rasional model Pydantic dapat membantu meningkatkan kecekapan dan ketepatan pembangunan.
