使用 scikit-learn 的机器学习

使用 scikit-learn 的监督学习

George Boorman

Core Curriculum Manager, DataCamp

什么是机器学习？

  • 机器学习是指：
    • 让计算机从数据中学会做决策
    • 而非通过显式编程
使用 scikit-learn 的监督学习

机器学习示例

邮件图标

图书

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无监督学习

  • 从无标签数据中发现隐藏模式

  • 例：

    • 将客户分组为不同类别（聚类）

聚类分析

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监督学习

  • 真实标签已知

  • 目标：给定特征，预测未见数据的目标值

 

特征与目标变量

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监督学习的类型

  • 分类：目标变量为类别

自动取款机

  • 回归：目标变量为连续值

 

房产

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命名约定

  • 特征 = 预测变量 = 自变量

  • 目标变量 = 因变量 = 响应变量

 

特征与目标变量

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使用监督学习前

  • 要求：
    • 无缺失值
    • 数据为数值格式
    • 数据存于 pandas DataFrame 或 NumPy 数组

 

  • 先进行探索性数据分析（EDA）
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scikit-learn 语法

from sklearn.module import Model

model = Model()

model.fit(X, y)

predictions = model.predict(X_new)

print(predictions)

array([0, 0, 0, 0, 1, 0])
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Let's practice!

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