Erste Schritte mit Python für maschinelles Lernen

Pythons Popularität beim maschinellen Lernen (ML) beruht auf seiner Benutzerfreundlichkeit, Flexibilität und umfangreichen Bibliotheksunterstützung. Dieser Leitfaden bietet eine grundlegende Einführung in die Verwendung von Python für ML, deckt wichtige Bibliotheken ab und demonstriert einen einfachen Modellaufbau.

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Warum Python für maschinelles Lernen wählen?

Pythons Dominanz im ML-Bereich ist auf mehrere entscheidende Vorteile zurückzuführen:

• Einsteigerfreundlich: Seine intuitive Syntax macht es auch für Neulinge zugänglich.
• Umfangreiche Bibliotheken:Eine Fülle an Bibliotheken vereinfacht die Datenbearbeitung, Visualisierung und Modellbildung.
• Starke Community-Unterstützung:Eine große und aktive Community sorgt für leicht verfügbare Ressourcen und Unterstützung.

Python bietet umfassende Tools für jede Phase des ML-Prozesses, von der Datenanalyse bis zur Modellbereitstellung.

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Wichtige Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen

Bevor Sie Ihre ML-Reise beginnen, machen Sie sich mit diesen wichtigen Python-Bibliotheken vertraut:

NumPy: Der Eckpfeiler des numerischen Rechnens in Python. Bietet Unterstützung für Arrays, Matrizen und mathematische Funktionen.

• Anwendungen: Unverzichtbar für grundlegende numerische Operationen, lineare Algebra und Array-Manipulation.

Pandas: Eine leistungsstarke Bibliothek für die Datenbearbeitung und -analyse. Seine DataFrame-Struktur vereinfacht die Arbeit mit strukturierten Daten.

• Anwendungen:Ideal zum Laden, Bereinigen und Erkunden von Datensätzen.

Scikit-learn: Die am häufigsten verwendete ML-Bibliothek in Python. Bietet effiziente Tools für Data Mining und Analyse, einschließlich Algorithmen für Klassifizierung, Regression und Clustering.

• Anwendungen:Erstellen und Bewerten von ML-Modellen.

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Einrichten Ihrer Entwicklungsumgebung

Installieren Sie die erforderlichen Bibliotheken mit pip:

<code class="language-bash">pip install numpy pandas scikit-learn</code>

Nach der Installation können Sie mit dem Codieren beginnen.

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Ein praktischer Workflow für maschinelles Lernen

Lassen Sie uns mithilfe des Iris-Datensatzes ein grundlegendes ML-Modell erstellen, das Irisarten anhand der Blütenblattmessungen klassifiziert.

Schritt 1: Bibliotheken importieren

Importieren Sie die erforderlichen Bibliotheken:

<code class="language-python">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</code>

Schritt 2: Laden Sie den Datensatz

Laden Sie den Iris-Datensatz mit Scikit-learn:

<code class="language-python"># 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</code>

Schritt 3: Datenexploration

Analysieren Sie die Daten:

<code class="language-python"># Display initial rows
print(data.head())

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

# Summary statistics
print(data.describe())</code>

Schritt 4: Datenvorbereitung

Trennen Sie Funktionen (X) und Beschriftungen (y) und teilen Sie die Daten in Trainings- und Testsätze auf:

<code class="language-python"># 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)</code>

Schritt 5: Modellschulung

Trainieren Sie einen Random Forest-Klassifikator:

<code class="language-bash">pip install numpy pandas scikit-learn</code>

Schritt 6: Vorhersage und Bewertung

Machen Sie Vorhersagen und bewerten Sie die Modellgenauigkeit:

<code class="language-python">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</code>

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Herzlichen Glückwunsch! Sie haben Ihr erstes ML-Modell erstellt. Um Ihr Lernen voranzutreiben:

• Erkunden Sie Datensätze von Kaggle oder dem UCI Machine Learning Repository.
• Experimentieren Sie mit anderen Algorithmen (lineare Regression, Entscheidungsbäume, Support-Vektor-Maschinen).
• Erlernen Sie Datenvorverarbeitungstechniken (Skalierung, Kodierung, Funktionsauswahl).

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Weitere Lernressourcen

• Scikit-learn-Dokumentation: Der offizielle Scikit-learn-Leitfaden.
• Kaggle Learn:Praktische ML-Tutorials für Anfänger.
• Python Machine Learning von Sebastian Raschka:Ein benutzerfreundliches Buch über ML mit Python.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErste Schritte mit Python für maschinelles Lernen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!