Python 機器學習入門

Python 在機器學習 (ML) 領域的流行源於其易用性、靈活性和廣泛的庫支援。本指南提供了使用 Python 進行機器學習的基礎介紹，涵蓋了基本函式庫並示範了簡單的模型建置。

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為什麼選擇 Python 進行機器學習？

Python 在 ML 領域的主導地位歸功於以下幾個關鍵優勢：

• 初學者友善：其直覺的語法讓新手也能輕鬆上手。
• 豐富的函式庫：豐富的函式庫簡化了資料操作、視覺化和模型建構。
• 強大的社區支持：大型且活躍的社區確保隨時可用的資源和幫助。

Python 為機器學習過程的每個階段（從資料分析到模型部署）提供​​了全面的工具。

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機器學習的基本 Python 函式庫

在開始 ML 之旅之前，請先熟悉這些重要的 Python 函式庫：

NumPy： Python 數值計算的基石。 提供對數組、矩陣和數學函數的支援。

• 應用：對於基本數值運算、線性代數和陣列操作至關重要。

Pandas： 一個強大的資料操作與分析函式庫。 它的 DataFrame 結構簡化了結構化資料的處理。

• 應用：非常適合載入、清理和探索資料集。

Scikit-learn： Python 中使用最廣泛的 ML 函式庫。 提供高效的資料探勘和分析工具，包括分類、迴歸和聚類演算法。

• 應用：建構與評估機器學習模型。

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設定您的開發環境

使用 pip 安裝必要的庫：

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

安裝後，您就可以開始編碼了。

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實用的機器學習工作流程

讓我們使用 Iris 資料集建立一個基本的 ML 模型，該模型根據花瓣測量值對鳶尾花物種進行分類。

第 1 步：導入庫

導入所需的函式庫：

<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>

第 2 步：載入資料集

使用 Scikit-learn 載入 Iris 資料集：

<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>

第 3 步：資料探索

分析數據：

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

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

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

第四步：資料準備

分離特徵（X）和標籤（y），並將資料分成訓練集和測試集：

<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>

第五步：模型訓練

訓練隨機森林分類器：

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

第 6 步：預測與評估

進行預測並評估模型準確度：

<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>

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恭喜！您已經建立了第一個 ML 模型。 為了進一步學習：

• 探索 Kaggle 或 UCI 機器學習儲存庫中的資料集。
• 嘗試其他演算法（線性迴歸、決策樹、支援向量機）。
• 學習資料預處理技術（縮放、編碼、特徵選擇）。

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進一步學習資源

• Scikit-learn 文件： 官方 Scikit-learn 指南。
• Kaggle Learn：初學者的實用機器學習教學。
• Sebastian Raschka 的 Python 機器學習：一本關於使用 Python 進行機器學習的用戶友好書籍。

以上是Python 機器學習入門的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！