使用 scikit-learn 的機器學習

使用 scikit-learn 進行監督式學習

George Boorman

Core Curriculum Manager, DataCamp

什麼是機器學習？

  • 機器學習是指：
    • 讓電腦從資料中學會做決策
    • 而非靠手動寫出所有規則！
使用 scikit-learn 進行監督式學習

機器學習的例子

信件圖示

書籍

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非監督式學習

  • 從未標記資料中找出隱含模式

  • 範例：

    • 將顧客分成不同族群（分群）

分群分析

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監督式學習

  • 已知預測目標值

  • 目標：給定特徵，預測未見資料的目標值

 

特徵與目標變數

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監督式學習的類型

  • 分類：目標變數為類別

提款機

  • 迴歸：目標變數為連續值

 

房產

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命名慣例

  • Feature＝預測變數＝自變數

  • Target variable＝依變數＝反應變數

 

特徵與目標變數

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使用監督式學習前

  • 要求：
    • 無遺漏值
    • 資料為數值格式
    • 資料存於 pandas DataFrame 或 NumPy 陣列

 

  • 先進行探索式資料分析（EDA）
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scikit-learn 語法

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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一起來練習吧！

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