Машинное обучение с использованием Python
Здравствуйте! Машинное обучение (ML) — это метод анализа данных, который позволяет компьютерам обучаться на примерах и делать предсказания или принимать решения без явных программных инструкций. В последние годы машинное обучение стало ключевым инструментом в различных сферах, таких как финансы, здравоохранение и маркетинг. В этой статье мы рассмотрим, как Python помогает в решении задач машинного обучения.
Основные типы машинного обучения-
Обучение с учителем: Алгоритм обучается на размеченных данных, чтобы предсказать метки для новых данных. Примеры: классификация и регрессия.
-
Обучение без учителя: Алгоритм ищет скрытые закономерности в неразмеченных данных. Пример: кластеризация.
-
Обучение с подкреплением: Алгоритм обучается через взаимодействие с окружающей средой, получая вознаграждения или наказания за действия. Пример: робототехника.
Python — один из самых популярных языков для машинного обучения благодаря множеству библиотек:
- Scikit-learn — для создания моделей классификации, регрессии и кластеризации.
- TensorFlow и Keras — для разработки нейронных сетей и глубокого обучения.
- Pandas и NumPy — для обработки данных.
- Matplotlib и Seaborn — для визуализации данных.
Рассмотрим простой пример классификации с использованием библиотеки Scikit-learn. Мы будем работать с набором данных Iris, который содержит информацию о цветках ириса.
Код:
import pandas as pd
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Загрузка данных
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# Разделение на обучающие и тестовые данные
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# Масштабирование данных
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
# Модель и обучение
model = SVC(kernel='linear')
model.fit(X_train, y_train)
# Прогнозирование и оценка
y_pred = model.predict(X_test)
print(f"Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred) * 100:.2f}%")
Результат:
Этот код обучает модель и выводит точность предсказаний, которая покажет, насколько хорошо модель классифицирует ирисы на основе их характеристик.
ЗаключениеМашинное обучение с Python — это мощный инструмент для анализа данных и создания предсказательных моделей. Благодаря простоте использования и богатой экосистеме библиотек Python стал языком номер один для специалистов по данным. Начав с Python, вы сможете решать задачи, от предсказания цен до создания рекомендационных систем.
Если вы ищете больше полезных примеров с Python, рекомендуется пройти курс Написание лайфхаков на Python.
-
Создано 05.03.2025 10:05:24
-
Михаил Русаков
Комментарии (0):
Для добавления комментариев надо войти в систему.
Если Вы ещё не зарегистрированы на сайте, то сначала зарегистрируйтесь.