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【30天玩转python】机器学习入门

news 2025/3/20 19:21:00

机器学习入门

机器学习（Machine Learning, ML）是一种使计算机能够在没有显式编程的情况下自动改进的技术。它广泛应用于分类、回归、图像处理、自然语言处理等领域。通过数据训练模型，机器可以从经验中学习，并预测或决定新的数据结果。本篇文章将介绍机器学习的基础知识和如何用 Python 实现简单的机器学习算法。

1. 机器学习的分类

根据学习的方式，机器学习通常分为以下几类：

监督学习：训练数据由输入和对应的目标值组成，模型通过学习这些数据来预测新的输入结果。
- 常见算法：线性回归、决策树、支持向量机（SVM）、神经网络等。
无监督学习：没有明确的目标值，模型需要从数据中发现规律或结构。
- 常见算法：聚类（K-Means）、降维（PCA）等。
强化学习：通过与环境交互，模型学习如何通过一系列的动作来最大化奖励。
- 常见算法：Q-learning、深度强化学习等。

2. 机器学习的基本流程

机器学习项目通常包括以下几个步骤：

数据收集：获取相关数据，可以通过公开数据集、API 或数据库获取。
数据预处理：清洗数据、处理缺失值、标准化等。
模型选择：根据任务选择合适的机器学习算法。
训练模型：使用训练数据对模型进行训练。
模型评估：使用测试数据评估模型的性能。
调优模型：通过调参或选择更复杂的模型提升模型性能。

3. Python 机器学习库

Python 提供了丰富的机器学习库，使得算法实现变得简单。常用库包括：

NumPy：用于处理多维数组和矩阵。
Pandas：提供高效的数据操作工具。
Matplotlib 和 Seaborn：用于数据可视化。
Scikit-learn：提供了多种经典的机器学习算法。
TensorFlow 和 PyTorch：深度学习框架。

4. 线性回归示例

线性回归是一种常见的监督学习算法，用于预测连续值。它通过找到数据点之间的最佳拟合直线来做出预测。

4.1 导入库并准备数据

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression# 生成示例数据
np.random.seed(0)
X = 2 * np.random.rand(100, 1)
y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1)# 可视化数据
plt.scatter(X, y)
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('y')
plt.title('生成的线性数据')
plt.show()

4.2 训练模型

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 创建并训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)# 输出模型的参数
print(f'截距: {model.intercept_}')
print(f'系数: {model.coef_}')

4.3 模型评估

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)# 可视化预测结果
plt.scatter(X_test, y_test, color='blue', label='实际值')
plt.plot(X_test, y_pred, color='red', label='预测值')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('y')
plt.title('线性回归预测')
plt.legend()
plt.show()

5. 分类问题示例：K-近邻（KNN）

K-近邻（KNN）算法是一个简单的分类算法，它通过计算距离，将输入数据分类到与它距离最近的类别中。

5.1 导入数据集

Scikit-learn 提供了多个内置数据集，可以直接使用 datasets 模块导入。这里我们使用著名的鸢尾花（Iris）数据集。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

5.2 训练 KNN 模型

# 创建并训练 KNN 分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)# 预测测试集
y_pred = knn.predict(X_test)# 输出准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'模型准确率: {accuracy * 100:.2f}%')

5.3 可视化结果

# 可视化预测结果（简化为二维展示）
plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_pred, marker='o', label='预测结果')
plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test, marker='x', label='真实类别')
plt.xlabel('花萼长度')
plt.ylabel('花萼宽度')
plt.legend()
plt.title('KNN 分类结果')
plt.show()

6. 交叉验证与模型调优

为了防止模型在训练过程中过拟合，可以使用交叉验证（Cross-Validation）技术。交叉验证通过将数据集分为多个子集，进行多次训练和测试，保证模型的泛化能力。

6.1 使用交叉验证评估模型

from sklearn.model_selection import cross_val_score# 使用交叉验证评估模型
scores = cross_val_score(knn, X, y, cv=5)
print(f'交叉验证平均准确率: {np.mean(scores) * 100:.2f}%')

6.2 模型调优

通过调整超参数，可以进一步提升模型的性能。例如，KNN 模型的超参数是 K 值，表示最近邻的数量。我们可以通过网格搜索（Grid Search）来找到最优的 K 值。

from sklearn.model_selection import GridSearchCV# 定义参数范围
param_grid = {'n_neighbors': np.arange(1, 10)}# 网格搜索寻找最优参数
grid_search = GridSearchCV(KNeighborsClassifier(), param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)# 输出最优参数
print(f'最优 K 值: {grid_search.best_params_}')