Python 在機器學(xué)習(xí) (ML) 領(lǐng)域的流行源於其易用性、靈活性和廣泛的庫支援。本指南提供了使用 Python 進(jìn)行機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)介紹，涵蓋了基本函式庫並示範(fàn)了簡單的模型建置。

為什麼選擇 Python 進(jìn)行機器學(xué)習(xí)？

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

• 初學(xué)者友善：其直覺的語法讓新手也能輕鬆上手。
• 豐富的函式庫：豐富的函式庫簡化了資料操作、視覺化和模型建構(gòu)。
• 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（從資料分析到模型部署）提供??了全面的工具。

機器學(xué)習(xí)的基本 Python 函式庫

在開始 ML 之旅之前，請先熟悉這些重要的 Python 函式庫：

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)的支援。

• 應(yīng)用：對於基本數(shù)值運算、線性代數(shù)和陣列操作至關(guān)重要。

Pandas： 一個強大的資料操作與分析函式庫。 它的 DataFrame 結(jié)構(gòu)簡化了結(jié)構(gòu)化資料的處理。

• 應(yīng)用：非常適合載入、清理和探索資料集。

Scikit-learn： Python 中使用最廣泛的 ML 函式庫。 提供高效的資料探勘和分析工具，包括分類、迴歸和聚類演算法。

• 應(yīng)用：建構(gòu)與評估機器學(xué)習(xí)模型。

設(shè)定您的開發(fā)環(huán)境

使用 pip 安裝必要的庫：

pip install numpy pandas scikit-learn

安裝後，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 資料集建立一個基本的 ML 模型，該模型根據(jù)花瓣測量值對鳶尾花物種進(jìn)行分類。

第 1 步：導(dǎo)入庫

導(dǎo)入所需的函式庫：

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：載入資料集

使用 Scikit-learn 載入 Iris 資料集：

# 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：資料探索

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：資料準(zhǔn)備

分離特徵（X）和標(biāo)籤（y），並將資料分成訓(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)測與評估

進(jìn)行預(yù)測並評估模型準(zhǔn)確度：

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)建立了第一個 ML 模型。 為了進(jìn)一步學(xué)習(xí)：

• 探索 Kaggle 或 UCI 機器學(xué)習(xí)儲存庫中的資料集。
• 嘗試其他演算法（線性迴歸、決策樹、支援向量機）。
• 學(xué)習(xí)資料預(yù)處理技術(shù)（縮放、編碼、特徵選擇）。

進(jìn)一步學(xué)習(xí)資源

• Scikit-learn 文件： 官方 Scikit-learn 指南。
• Kaggle Learn：初學(xué)者的實用機器學(xué)習(xí)教學(xué)。
• Sebastian Raschka 的 Python 機器學(xué)習(xí)：一本關(guān)於使用 Python 進(jìn)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。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！