scikit-learn के साथ Machine learning

scikit-learn के साथ Supervised Learning

George Boorman

Core Curriculum Manager, DataCamp

Machine learning क्या है?

  • Machine learning वह प्रक्रिया है जिसमें:
    • कंप्यूटरों को डेटा से निर्णय लेना सीखने की क्षमता दी जाती है
    • बिना उन्हें स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए!
scikit-learn के साथ Supervised Learning

Machine learning के उदाहरण

ईमेल आइकन

किताबें

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Unsupervised learning

  • बिना लेबल वाले डेटा से छिपे पैटर्न निकालना

  • उदाहरण:

    • ग्राहकों को अलग-अलग श्रेणियों में बाँटना (Clustering)

क्लस्टर विश्लेषण

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Supervised learning

  • भविष्यवाणी किए जाने वाले मान ज्ञात होते हैं

  • लक्ष्य: दिए गए फीचर्स से अनदेखे डेटा के target मानों की भविष्यवाणी करना

 

फीचर्स और टारगेट वैरिएबल

scikit-learn के साथ Supervised Learning

Supervised learning के प्रकार

  • Classification: टारगेट वैरिएबल श्रेणियों में होता है

एटीएम

  • Regression: टारगेट वैरिएबल सतत होता है

 

प्रॉपर्टीज़

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नेमिंग कन्वेंशंस

  • Feature = predictor variable = independent variable

  • Target variable = dependent variable = response variable

 

फीचर्स और टारगेट वैरिएबल

scikit-learn के साथ Supervised Learning

Supervised learning इस्तेमाल करने से पहले

  • आवश्यकताएँ:
    • कोई missing values नहीं
    • डेटा numeric फॉर्मेट में
    • डेटा pandas DataFrame या NumPy array में संग्रहीत

 

  • पहले Exploratory Data Analysis (EDA) करें
scikit-learn के साथ Supervised Learning

scikit-learn सिंटैक्स

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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अभ्यास करते हैं!

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