Die zugrunde liegende Python-Technologie enthüllte: wie Modelltraining und -vorhersage implementiert werden

Geheimnisse der zugrunde liegenden Technologie von Python: Die Implementierung von Modelltraining und -vorhersage erfordert spezifische Codebeispiele

Als leicht zu erlernende und benutzerfreundliche Programmiersprache wird Python häufig im Bereich des maschinellen Lernens eingesetzt. Python bietet eine große Anzahl von Open-Source-Bibliotheken und -Tools für maschinelles Lernen, wie Scikit-Learn, TensorFlow usw. Die Verwendung und Kapselung dieser Open-Source-Bibliotheken bietet uns viel Komfort, aber wenn wir ein tiefes Verständnis der zugrunde liegenden Technologie des maschinellen Lernens erlangen möchten, reicht die bloße Verwendung dieser Bibliotheken und Tools nicht aus. Dieser Artikel befasst sich mit der zugrunde liegenden maschinellen Lerntechnologie von Python und befasst sich hauptsächlich mit der Implementierung von Modelltraining und -vorhersage, einschließlich Codebeispielen.

1. Modelltraining

Der Zweck des maschinellen Lernens besteht darin, ein Modell zu trainieren, um unbekannte Daten vorherzusagen. In Python können wir Bibliotheken wie Numpy und Scikit-Learn verwenden, um Daten zu verarbeiten und vorzuverarbeiten. Bevor wir jedoch mit dem Training des Modells beginnen, müssen wir den Algorithmus und die Hyperparameter des Modells sowie eine geeignete Bewertungsmethode bestimmen, um das beste Modell auszuwählen.

1. Bestimmen Sie den Algorithmus und die Hyperparameter des Modells.

Die Auswahl des Algorithmus und der Hyperparameter des Modells hat großen Einfluss auf die Leistung und Genauigkeit des Modells. In Scikit-Learn können wir GridSearchCV oder RandomizedSearchCV verwenden, um eine Rastersuche und eine Zufallssuche durchzuführen, um die besten Hyperparameter auszuwählen. Hier ist ein Beispiel für einen einfachen linearen Regressionsalgorithmus:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 数据准备
X_train, y_train = ...

# 线性回归模型
lr = LinearRegression()

# 超参数
params = {
    "fit_intercept": [True, False],
    "normalize": [True, False]
}

# 网格搜索
grid = GridSearchCV(lr, params, cv=5)
grid.fit(X_train, y_train)

# 最佳超参数
best_params = grid.best_params_
print(best_params)

2. Wählen Sie eine Bewertungsmethode

Um das beste Modell auszuwählen, müssen wir eine geeignete Bewertungsmethode auswählen, um die Leistung des Modells zu messen. In Scikit-Learn können wir die Leistung des Modells mithilfe der Kreuzvalidierung bewerten. Hier ist ein einfaches Beispiel:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import cross_val_score

# 数据准备
X_train, y_train = ...

# 线性回归模型
lr = LinearRegression()

# 交叉验证
scores = cross_val_score(lr, X_train, y_train, cv=5)
mean_score = scores.mean()
print(mean_score)

3. Training des Modells

Nachdem wir den Modellalgorithmus und die Hyperparameter bestimmt und eine geeignete Bewertungsmethode ausgewählt haben, Wir können mit dem Training des Modells beginnen. In Scikit-Learn können wir für die meisten Modelle die Methode fit() verwenden, um das Modell zu trainieren. Das Folgende ist ein einfaches Beispiel für ein lineares Regressionstraining:

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 数据准备
X_train, y_train = ...

# 线性回归模型
lr = LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False)

# 训练模型
lr.fit(X_train, y_train)

2. Modellvorhersage

Nach dem Training des Modells können wir Modelle sein verwendet, um Vorhersagen zu treffen. In Python ist es sehr einfach, Vorhersagen mithilfe eines trainierten Modells zu treffen. Das Folgende ist ein einfaches Beispiel für eine lineare Regressionsvorhersage:

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 数据准备
X_test = ...

# 线性回归模型
lr = LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False)

# 预测
y_pred = lr.predict(X_test)
print(y_pred)

Das obige Codebeispiel behandelt die zugrunde liegende Implementierung und Codedetails des maschinellen Lernens in Python. Durch gründliches Erlernen und Verständnis dieser zugrunde liegenden Technologien können wir die Natur des maschinellen Lernens besser verstehen und gleichzeitig Bibliotheken und Tools für maschinelles Lernen für das Modelltraining und die Vorhersage besser nutzen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie zugrunde liegende Python-Technologie enthüllte: wie Modelltraining und -vorhersage implementiert werden. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!