Bermula dengan Python untuk Pembelajaran Mesin

Kepopularan Python dalam Pembelajaran Mesin (ML) berpunca daripada kemudahan penggunaan, fleksibiliti dan sokongan perpustakaan yang meluas. Panduan ini menyediakan pengenalan asas untuk menggunakan Python untuk ML, meliputi perpustakaan penting dan menunjukkan binaan model mudah.

---

Mengapa Memilih Python untuk Pembelajaran Mesin?

Penguasaan Python dalam bidang ML adalah disebabkan oleh beberapa kelebihan utama:

• Mesra Pemula: Sintaks intuitifnya menjadikannya boleh diakses oleh pendatang baharu.
• Perpustakaan Kaya: Banyak perpustakaan memudahkan manipulasi data, visualisasi dan pembinaan model.
• Sokongan Komuniti Teguh: Komuniti yang besar dan aktif memastikan sumber dan bantuan tersedia.

Python menawarkan alatan yang komprehensif untuk setiap peringkat proses ML, daripada analisis data kepada penggunaan model.

---

Perpustakaan Python Penting untuk Pembelajaran Mesin

Sebelum memulakan perjalanan ML anda, biasakan diri anda dengan perpustakaan Python yang penting ini:

NumPy: Asas pengkomputeran berangka dalam Python. Menyediakan sokongan untuk tatasusunan, matriks dan fungsi matematik.

• Aplikasi: Penting untuk operasi berangka asas, algebra linear dan manipulasi tatasusunan.

Panda: Pustaka yang berkuasa untuk manipulasi dan analisis data. Struktur DataFramenya memudahkan kerja dengan data berstruktur.

• Aplikasi: Sesuai untuk memuatkan, membersihkan dan meneroka set data.

Scikit-learn: Pustaka ML yang paling banyak digunakan dalam Python. Menawarkan alatan yang cekap untuk perlombongan dan analisis data, termasuk algoritma untuk pengelasan, regresi dan pengelompokan.

• Aplikasi: Membina dan menilai model ML.

---

Menyediakan Persekitaran Pembangunan Anda

Pasang perpustakaan yang diperlukan menggunakan pip:

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

Setelah dipasang, anda sudah bersedia untuk memulakan pengekodan.

---

Aliran Kerja Pembelajaran Mesin Praktikal

Mari bina model ML asas menggunakan set data Iris, yang mengelaskan spesies iris berdasarkan ukuran kelopak.

Langkah 1: Import Perpustakaan

Import perpustakaan yang diperlukan:

<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>

Langkah 2: Muatkan Set Data

Muatkan set data Iris menggunakan 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>

Langkah 3: Penerokaan Data

Analisis data:

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

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

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

Langkah 4: Penyediaan Data

Asingkan ciri (X) dan label (y), dan bahagikan data kepada set latihan dan ujian:

<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>

Langkah 5: Latihan Model

Latih pengelas Hutan Rawak:

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

Langkah 6: Ramalan dan Penilaian

Buat ramalan dan nilaikan ketepatan model:

<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>

---

Tahniah! Anda telah membuat model ML pertama anda. Untuk melanjutkan pembelajaran anda:

• Teroka set data daripada Kaggle atau Repositori Pembelajaran Mesin UCI.
• Percubaan dengan algoritma lain (regresi linear, pepohon keputusan, mesin vektor sokongan).
• Ketahui teknik prapemprosesan data (penskalaan, pengekodan, pemilihan ciri).

---

Sumber Pembelajaran Lanjut

• Dokumentasi Scikit-Learn: Panduan rasmi Scikit-Learn.
• Kaggle Learn: Tutorial ML praktikal untuk pemula.
• Pembelajaran Mesin Python oleh Sebastian Raschka: Buku mesra pengguna tentang ML dengan Python.

Atas ialah kandungan terperinci Bermula dengan Python untuk Pembelajaran Mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!