Was ist überwachtes Lernen in Python?
In der Python-Datenanalyse nehmen überwachte Lernalgorithmen eine wichtige Stellung im Bereich des maschinellen Lernens ein. Dieser Lernstil verwendet bekannte Eingaben und Ausgaben, um ein Modell zu trainieren, um die Ausgabe unbekannter Eingaben vorherzusagen. Kurz gesagt besteht überwachtes Lernen darin, Eingabevariablen und Ausgabevariablen in Beispieldaten zu verbinden und bekannte Eingaben und Ausgaben zu verwenden, um ein Vorhersagemodell zu erstellen.
In der Python-Entwicklung werden überwachte Lernaufgaben oft als Klassifizierungs- oder Regressionsprobleme bezeichnet. Das Ziel eines Klassifizierungsproblems besteht darin, vorherzusagen, zu welcher Kategorie die Eingabedaten gehören, während das Ziel eines Regressionsproblems darin besteht, eine numerische Ausgabe vorherzusagen. In Python gibt es viele überwachte Lernalgorithmen, von denen jeder seine eigenen Vorteile und Einschränkungen hat.
Lassen Sie uns einige häufig verwendete überwachte Lernalgorithmen in Python vorstellen:
- Lineare Regression
# 🎜🎜#Lineare Regression ist ein Algorithmus Wird zur Vorhersage der numerischen Ausgabe verwendet. Es sagt den Ausgabewert basierend auf der linearen Beziehung der Eingabedaten voraus. Dieser Algorithmus ist eine der einfachsten und am häufigsten verwendeten Methoden der Regressionsanalyse. Es ermittelt die Beziehung zwischen Eingabedaten und Ausgabeergebnissen durch Anpassen einer geraden Linie. In Python können lineare Regressionsmodelle mithilfe der LinearRegression-Funktion in der Scikit-learn-Bibliothek implementiert werden.
Logistische Regression -
Die logistische Regression ist ein Algorithmus, der für Klassifizierungsprobleme verwendet wird. Sein Prinzip besteht darin, anhand der Eigenschaften der Eingabedaten vorherzusagen, zu welcher Kategorie die Daten gehören. Die logistische Regression kann die Gradientenabstiegsmethode zum Trainieren des Modells verwenden. In Python kann die LogisticRegression-Klasse in der Scikit-learn-Bibliothek den logistischen Regressionsalgorithmus implementieren.
Entscheidungsbaum -
Der Entscheidungsbaum ist ein wichtiger Klassifizierungs- und Regressionsalgorithmus, der Daten basierend auf Merkmalen vorhersagen kann, zu welcher Kategorie der Punkt gehört oder das vorhergesagte numerische Ergebnis. Es analysiert die Wichtigkeit jedes Merkmals, indem es einen Baum erstellt und die Daten basierend auf dem Wert des Merkmals klassifiziert. In Python können die Klassen DecisionTreeClassifier und DecisionTreeRegressor in der Scikit-learn-Bibliothek den Entscheidungsbaumalgorithmus implementieren.
Random Forest (Random Forest) -
Random Forest ist ein Ensemble-Lernalgorithmus, der mehrere Entscheidungsbäume für die Klassifizierung oder Regressionsanalyse kombiniert. Zufällige Wälder können die Genauigkeit und Stabilität von Modellen verbessern und gleichzeitig das Risiko einer Überanpassung bei der Verarbeitung großer Datenmengen wirksam verringern. In Python können die Klassen RandomForestClassifier und RandomForestRegressor in der Scikit-learn-Bibliothek den Random-Forest-Algorithmus implementieren.
Die oben vorgestellten Algorithmen sind nicht alle überwachte Lernalgorithmen in Python, aber diese Algorithmen werden in der Datenanalyse am häufigsten verwendet. Das Verständnis dieser Algorithmen kann Datenanalysten dabei helfen, schnell den am besten geeigneten Algorithmus zur Lösung eines Problems auszuwählen. Durch ein tiefgreifendes Verständnis der Algorithmusprinzipien und der Codeimplementierung können die Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Modells verbessert werden, was Python zu einem wichtigen Werkzeug im Bereich der Datenanalyse macht.
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