Witamy na kursie!

Liniowe klasyfikatory w Pythonie

Michael (Mike) Gelbart

Instructor, The University of British Columbia

Wymagana wiedza

W tym kursie zakładamy, że masz podstawową znajomość:

  • Pythona na poziomie Intermediate Python
  • scikit-learn na poziomie Supervised Learning with scikit-learn
  • uczenia nadzorowanego na poziomie Supervised Learning with scikit-learn
Liniowe klasyfikatory w Pythonie

Dopasowywanie i przewidywanie

import sklearn.datasets

newsgroups = sklearn.datasets.fetch_20newsgroups_vectorized()

X, y = newsgroups.data, newsgroups.target

X.shape

(11314, 130107)

y.shape

(11314,)
Liniowe klasyfikatory w Pythonie

Dopasowywanie i przewidywanie (cd.)

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)

knn.fit(X,y)

y_pred = knn.predict(X)
Liniowe klasyfikatory w Pythonie

Ewaluacja modelu

knn.score(X,y)

0.99991

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)

knn.fit(X_train, y_train)

knn.score(X_test, y_test)

0.66242
Liniowe klasyfikatory w Pythonie

Czas na ćwiczenia!

Liniowe klasyfikatory w Pythonie

Preparing Video For Download...