Învățare automată cu scikit-learn

Învățare supravegheată cu scikit-learn

George Boorman

Core Curriculum Manager, DataCamp

Ce este învățarea automată?

  • Învățarea automată este procesul prin care:
    • Calculatoarele dobândesc capacitatea de a lua decizii pe baza datelor
    • fără a fi programate explicit!
Învățare supravegheată cu scikit-learn

Exemple de învățare automată

pictogramă email

cărți

Învățare supravegheată cu scikit-learn

Învățare nesupervizată

  • Descoperirea tiparelor ascunse din date neetichetate

  • Exemplu:

    • Gruparea clienților în categorii distincte (Clustering)

analiză de cluster

Învățare supravegheată cu scikit-learn

Învățare supervizată

  • Valorile prezise sunt cunoscute

  • Scop: Prezicerea valorilor țintă ale datelor nevăzute, pe baza caracteristicilor

 

caracteristici și variabile țintă

Învățare supravegheată cu scikit-learn

Tipuri de învățare supervizată

  • Clasificare: Variabila țintă constă din categorii

atm

  • Regresie: Variabila țintă este continuă

 

proprietăți

Învățare supravegheată cu scikit-learn

Convenții de denumire

  • Caracteristică = variabilă predictor = variabilă independentă

  • Variabilă țintă = variabilă dependentă = variabilă răspuns

 

caracteristici și variabile țintă

Învățare supravegheată cu scikit-learn

Înainte de a utiliza învățarea supervizată

  • Cerințe:
    • Fără valori lipsă
    • Date în format numeric
    • Date stocate în DataFrame pandas sau array NumPy

 

  • Efectuați mai întâi Analiza Exploratorie a Datelor (EDA)
Învățare supravegheată cu scikit-learn

Sintaxa scikit-learn

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])
Învățare supravegheată cu scikit-learn

Să exersăm!

Învățare supravegheată cu scikit-learn

Preparing Video For Download...