Programmation serveur Python : apprentissage automatique avec Scikit-learn

Programmation serveur Python : apprentissage automatique avec Scikit-learn

Dans les applications réseau précédentes, les développeurs devaient principalement se concentrer sur la façon d'écrire du code côté serveur efficace pour fournir des services. Cependant, avec l’essor du machine learning, de plus en plus d’applications nécessitent le traitement et l’analyse des données pour obtenir des services plus intelligents et personnalisés. Cet article explique comment utiliser la bibliothèque Scikit-learn côté serveur Python pour l'apprentissage automatique.

Qu'est-ce que Scikit-learn ?

Scikit-learn est une bibliothèque d'apprentissage automatique open source basée sur le langage de programmation Python. Elle contient un grand nombre d'algorithmes et d'outils d'apprentissage automatique pour gérer l'apprentissage automatique courant tel que la classification, le clustering et. question de régression. Scikit-learn fournit également une multitude d'outils d'évaluation et d'optimisation de modèles, ainsi que des outils de visualisation pour aider les développeurs à mieux comprendre et analyser les données.

Comment utiliser Scikit-learn côté serveur ?

Pour utiliser Scikit-learn côté serveur, nous devons d'abord nous assurer que la version Python et la version Scikit-learn utilisées répondent aux exigences. Scikit-learn est généralement requis dans les versions plus récentes de Python 2 et Python 3. Scikit-learn peut être installé via pip. La commande d'installation est :

pip install scikit-learn

Une fois l'installation terminée, nous pouvons utiliser Scikit-learn pour l'apprentissage automatique sur le serveur Python en suivant les étapes suivantes :

1. Importer la bibliothèque Scikit-learn et le modèle à utiliser

En Python, nous pouvons utiliser l'instruction import pour importer la bibliothèque Scikit-learn, et importer le modèle d'apprentissage automatique que nous devons utiliser via l'instruction from, par exemple :

import sklearn
from sklearn.linear_model import LinearRegression

2. Chargez le ensemble de données

Avant de faire du machine learning, nous L'ensemble de données doit être chargé côté serveur. Scikit-learn prend en charge l'importation d'une variété d'ensembles de données, notamment les formats de données CSV, JSON et SQL. Nous pouvons utiliser les bibliothèques d'outils et les fonctions correspondantes pour charger des ensembles de données dans Python. Par exemple, les fichiers .csv peuvent être facilement lus dans Python à l'aide de la bibliothèque pandas :

import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')

3. Diviser l'ensemble de données

Après avoir chargé l'ensemble de données, nous devons le diviser en un ensemble d'entraînement et un ensemble de test pour entraîner l'apprentissage automatique. modèle et tests. Scikit-learn fournit la fonction train_test_split, qui peut nous aider à diviser l'ensemble de données en un ensemble d'entraînement et un ensemble de test.

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

Parmi eux, la fonction train_test_split divise l'ensemble de données en un ensemble d'entraînement et un ensemble de test selon un ratio donné. Le paramètre test_size spécifie la taille de l'ensemble de test et le paramètre random_state spécifie la valeur de départ du nombre aléatoire lors de la division de l'ensemble de données.

4. Entraînement du modèle

Après avoir divisé l'ensemble de données en un ensemble d'entraînement et un ensemble de test, nous pouvons entraîner le modèle d'apprentissage automatique via la fonction d'ajustement.

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

Parmi eux, nous avons sélectionné le modèle de régression linéaire et l'avons entraîné à l'aide de la fonction d'ajustement et y_train sont respectivement la matrice de caractéristiques et la valeur cible dans l'ensemble d'entraînement.

5. Évaluer le modèle

Après avoir terminé la formation du modèle, nous devons l'évaluer pour déterminer ses performances et sa précision. Dans Scikit-learn, nous pouvons utiliser la fonction score pour évaluer le modèle.

model.score(X_test, y_test)

Où, X_test et y_test sont respectivement la matrice de fonctionnalités et la valeur cible dans l'ensemble de test.

Résumé

Côté serveur Python, utiliser Scikit-learn pour l'apprentissage automatique est très pratique et efficace. Scikit-learn fournit un grand nombre d'algorithmes et d'outils d'apprentissage automatique qui peuvent aider les développeurs à mieux traiter et analyser les données et à obtenir des services plus intelligents et personnalisés. Grâce aux étapes ci-dessus, nous pouvons facilement intégrer Scikit-learn côté serveur Python et l'utiliser pour l'apprentissage automatique.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!