Python 在機器學(xué)習(xí) (ML) 領(lǐng)域的流行源于其易用性、靈活性和廣泛的庫支持。本指南提供了使用 Python 進行機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)介紹，涵蓋了基本庫并演示了簡單的模型構(gòu)建。

為什么選擇 Python 進行機器學(xué)習(xí)？

Python 在 ML 領(lǐng)域的主導(dǎo)地位歸功于以下幾個關(guān)鍵優(yōu)勢：

• 初學(xué)者友好：其直觀的語法使新手也能輕松上手。
• 豐富的庫：豐富的庫簡化了數(shù)據(jù)操作、可視化和模型構(gòu)建。
• 強大的社區(qū)支持：大型且活躍的社區(qū)確保隨時可用的資源和幫助。

Python 為機器學(xué)習(xí)過程的每個階段（從數(shù)據(jù)分析到模型部署）提供??了全面的工具。

機器學(xué)習(xí)的基本 Python 庫

開始 ML 之旅之前，請熟悉這些重要的 Python 庫：

NumPy： Python 數(shù)值計算的基石。 提供對數(shù)組、矩陣和數(shù)學(xué)函數(shù)的支持。

• 應(yīng)用：對于基本數(shù)值運算、線性代數(shù)和數(shù)組操作至關(guān)重要。

Pandas： 一個強大的數(shù)據(jù)操作和分析庫。 它的 DataFrame 結(jié)構(gòu)簡化了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理。

• 應(yīng)用：非常適合加載、清理和探索數(shù)據(jù)集。

Scikit-learn： Python 中使用最廣泛的 ML 庫。 提供高效的數(shù)據(jù)挖掘和分析工具，包括分類、回歸和聚類算法。

• 應(yīng)用：構(gòu)建和評估機器學(xué)習(xí)模型。

設(shè)置您的開發(fā)環(huán)境

使用 pip 安裝必要的庫：

pip install numpy pandas scikit-learn

安裝后，您就可以開始編碼了。

實用的機器學(xué)習(xí)工作流程

讓我們使用 Iris 數(shù)據(jù)集構(gòu)建一個基本的 ML 模型，該模型根據(jù)花瓣測量值對鳶尾花物種進行分類。

第 1 步：導(dǎo)入庫

導(dǎo)入所需的庫：

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

第 2 步：加載數(shù)據(jù)集

使用 Scikit-learn 加載 Iris 數(shù)據(jù)集：

# 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

第 3 步：數(shù)據(jù)探索

分析數(shù)據(jù)：

# Display initial rows
print(data.head())

# Check for missing values
print(data.isnull().sum())

# Summary statistics
print(data.describe())

第四步：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

分離特征（X）和標(biāo)簽（y），并將數(shù)據(jù)分成訓(xùn)練集和測試集：

# 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)

第五步：模型訓(xùn)練

訓(xùn)練隨機森林分類器：

pip install numpy pandas scikit-learn

第 6 步：預(yù)測和評估

進行預(yù)測并評估模型準(zhǔn)確性：

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

恭喜！您已經(jīng)創(chuàng)建了第一個 ML 模型。 為了進一步學(xué)習(xí)：

• 探索 Kaggle 或 UCI 機器學(xué)習(xí)存儲庫中的數(shù)據(jù)集。
• 嘗試其他算法（線性回歸、決策樹、支持向量機）。
• 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)（縮放、編碼、特征選擇）。

進一步學(xué)習(xí)資源

• Scikit-learn 文檔： 官方 Scikit-learn 指南。
• Kaggle Learn：針對初學(xué)者的實用機器學(xué)習(xí)教程。
• Sebastian Raschka 的 Python 機器學(xué)習(xí)：一本關(guān)于使用 Python 進行機器學(xué)習(xí)的用戶友好書籍。

以上是Python 機器學(xué)習(xí)入門的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！