Python サーバー プログラミング: Scikit-learn を使用した機械学習

Python サーバー プログラミング: Scikit-learn による機械学習

これまでのネットワーク アプリケーションでは、開発者は主に、サービスを提供するための効果的なサーバー側のコードを作成する方法に重点を置く必要がありました。しかし、機械学習の台頭により、よりインテリジェントでパーソナライズされたサービスを実現するためにデータ処理と分析を必要とするアプリケーションがますます増えています。この記事では、Scikit-learn ライブラリを Python サーバー側で機械学習に使用する方法を紹介します。

Scikit-learn とは何ですか?

Scikit-learn は、Python プログラミング言語をベースにしたオープンソースの機械学習ライブラリであり、分類や処理を行うための多数の機械学習アルゴリズムとツールが含まれています。集計: クラスや回帰などの一般的な機械学習の問題。 Scikit-learn は、開発者がデータをよりよく理解して分析できるよう、豊富なモデル評価および最適化ツール、視覚化ツールも提供します。

サーバー側で Scikit-learn を使用するにはどうすればよいですか?

サーバー側で Scikit-learn を使用するには、まず、使用されている Python バージョンと Scikit-learn バージョンが次の要件を満たしていることを確認する必要があります。要件。 Scikit-learn は通常、Python 2 および Python 3 の新しいバージョンで必要です。 Scikit-learn は pip 経由でインストールできます。インストール コマンドは次のとおりです:

pip install scikit-learn

インストールが完了したら、次の手順に従って Python サーバー上で機械学習に Scikit-learn を使用できます:

1. Scikit-learn ライブラリと使用する必要があるモデルをインポートします

Python では、import ステートメントを使用して Scikit-learn ライブラリをインポートし、機械学習モデルをインポートできます。 from ステートメントを使用する必要があります。例:

import sklearn
from sklearn.linear_model import LinearRegression

2. データ セットのロード

機械学習を行う前に、データ セットをサーバー側にロードする必要があります。 。 Scikit-learn は、CSV、JSON、SQL データ形式などのさまざまなデータ セットのインポートをサポートしており、対応するツール ライブラリと関数を使用してデータ セットを Python にロードできます。たとえば、.csv ファイルは、pandas ライブラリを使用して Python に簡単に読み込むことができます。

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

3. データセットの分割

データセットをロードした後、それを次のように分割する必要があります。機械学習モデルのトレーニングとテストのためのトレーニング セットとテスト セット。 Scikit-learn は train_test_split 関数を提供します。これは、データ セットをトレーニング セットとテスト セットに分割するのに役立ちます。

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)

このうち、train_test_split 関数は、指定された比率に従ってデータ セットをトレーニング セットとテスト セットに分割します。 test_size パラメータはテスト セットのサイズを指定し、random_state パラメータはデータ セットを分割するときの乱数シードを指定します。

4. トレーニング モデル

データ セットをトレーニング セットとテスト セットに分割した後、fit 関数を通じて機械学習モデルをトレーニングできます。

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

その中から線形回帰モデルを選択し、fit 関数を使用してトレーニングしました。X_train と y_train はそれぞれトレーニング セット内の特徴行列とターゲット値です。

5. モデルの評価

モデルのトレーニングが完了したら、モデルを評価してそのパフォーマンスと精度を判断する必要があります。 Scikit-learn では、スコア関数を使用してモデルを評価できます。

model.score(X_test, y_test)

このうち、X_test と y_test はそれぞれテスト セット内の特徴行列とターゲット値です。

概要

Python サーバー側では、機械学習に Scikit-learn を使用するのが非常に便利で効率的です。 Scikit-learn は、開発者がデータをより適切に処理および分析し、よりインテリジェントでパーソナライズされたサービスを実現できるようにする多数の機械学習アルゴリズムとツールを提供します。上記の手順により、Scikit-learn を Python サーバー側に簡単に統合し、機械学習に使用することができます。

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