Pengaturcaraan Pelayan Python: Pembelajaran Mesin dengan Scikit-learn

Pengaturcaraan Pelayan Python: Pembelajaran Mesin dengan Scikit-learn

Dalam aplikasi rangkaian yang lalu, pembangun terutamanya perlu memberi tumpuan kepada cara menulis kod sebelah pelayan yang berkesan untuk menyediakan perkhidmatan. Walau bagaimanapun, dengan peningkatan pembelajaran mesin, semakin banyak aplikasi memerlukan pemprosesan dan analisis data untuk mencapai perkhidmatan yang lebih pintar dan diperibadikan. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan perpustakaan Scikit-learn pada bahagian pelayan Python untuk pembelajaran mesin.

Apakah Scikit-learn?

Scikit-learn ialah perpustakaan pembelajaran mesin sumber terbuka berdasarkan bahasa pengaturcaraan Python Ia mengandungi sejumlah besar algoritma dan alatan pembelajaran mesin untuk memproses klasifikasi dan pengagregatan. Masalah pembelajaran mesin biasa seperti kelas dan regresi. Scikit-learn juga menyediakan pelbagai alat penilaian dan pengoptimuman model, serta alat visualisasi untuk membantu pembangun memahami dan menganalisis data dengan lebih baik.

Bagaimana untuk menggunakan Scikit-learn di bahagian pelayan?

Untuk menggunakan Scikit-learn di sisi pelayan, pertama sekali kita perlu memastikan bahawa versi Python dan versi Scikit-learn yang digunakan memenuhi keperluan. Scikit-learn biasanya diperlukan dalam versi Python 2 dan Python 3 yang lebih baharu. Scikit-learn boleh dipasang melalui pip Perintah pemasangan ialah:

pip install scikit-learn

Selepas pemasangan selesai, kita boleh menggunakan Scikit-learn untuk pembelajaran mesin pada pelayan Python melalui langkah berikut:

1. Import perpustakaan Scikit-learn dan model yang anda perlu gunakan

Dalam Python, kami boleh menggunakan pernyataan import untuk mengimport perpustakaan Scikit-learn dan mengimport model pembelajaran mesin yang kami perlu menggunakan penyataan daripada, contohnya:

import sklearn
from sklearn.linear_model import LinearRegression

2. Memuatkan set data

Sebelum melakukan pembelajaran mesin, kita perlu memuatkan set data ke bahagian pelayan . Scikit-learn menyokong pengimportan pelbagai set data termasuk format data CSV, JSON dan SQL Kami boleh menggunakan perpustakaan dan fungsi alat yang sepadan untuk memuatkan set data ke dalam Python. Sebagai contoh, fail .csv boleh dibaca dengan mudah ke dalam Python menggunakan pustaka panda:

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

3. Pisah set data

Selepas memuatkan set data, kita perlu bahagikannya kepada Set latihan dan set ujian untuk latihan dan ujian model pembelajaran mesin. Scikit-learn menyediakan fungsi train_test_split, yang boleh membantu kami membahagikan set data kepada set latihan dan set ujian.

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)

Antaranya, fungsi train_test_split membahagikan set data kepada set latihan dan set ujian mengikut nisbah yang diberikan. Parameter test_size menentukan saiz set ujian, dan parameter random_state menentukan benih nombor rawak apabila membahagikan set data.

4. Melatih model

Selepas membahagikan set data kepada set latihan dan set ujian, kami boleh melatih model pembelajaran mesin melalui fungsi muat.

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

Antaranya, kami memilih model regresi linear dan melatihnya menggunakan fungsi X_train dan y_train ialah matriks ciri dan nilai sasaran dalam set latihan.

5. Nilai model

Selepas melengkapkan latihan model, kita perlu menilai model itu untuk menentukan prestasi dan ketepatannya. Dalam Scikit-learn, kita boleh menggunakan fungsi skor untuk menilai model.

model.score(X_test, y_test)

Di mana, X_test dan y_test ialah matriks ciri dan nilai sasaran dalam set ujian masing-masing.

Ringkasan

Di bahagian pelayan Python, menggunakan Scikit-learn untuk pembelajaran mesin adalah sangat mudah dan cekap. Scikit-learn menyediakan sejumlah besar algoritma dan alatan pembelajaran mesin yang boleh membantu pembangun memproses dan menganalisis data dengan lebih baik serta mencapai perkhidmatan yang lebih pintar dan diperibadikan. Melalui langkah di atas, kami boleh mengintegrasikan Scikit-lear dengan mudah ke bahagian pelayan Python dan menggunakannya untuk pembelajaran mesin.

Atas ialah kandungan terperinci Pengaturcaraan Pelayan Python: Pembelajaran Mesin dengan Scikit-learn. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!