[7]数据科学-【6】机器学习

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测试人杂货铺 2023-05-18 09:18:38 博主文章分类：python从入门到高级 ©著作权

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机器学习是一种数据科学技术，可以让计算机自动学习并改进，不需要明确编程指令。在本教程中，我们将介绍机器学习的基本概念、分类和回归算法、以及如何在Python中使用Scikit-learn库实现机器学习算法。

什么是机器学习

机器学习是一种使用算法和统计模型，让计算机自动学习和改进的技术。它是一种数据驱动的方法，可以从数据中自动发现模式和规律，然后用这些规律来预测新数据的结果。

机器学习主要分为两种：监督学习和无监督学习。在监督学习中，我们给算法提供带有标签的数据集，让算法学习输入和输出之间的关系。在无监督学习中，我们不提供标签，让算法自己发现数据集中的结构和规律。

分类和回归算法

机器学习算法可以分为两种类型：分类和回归。分类算法用于将输入数据分为不同的类别。回归算法用于预测数值输出。以下是一些常见的分类和回归算法：

分类算法

决策树（Decision Tree）
朴素贝叶斯（Naive Bayes）
支持向量机（Support Vector Machine）
随机森林（Random Forest）
K近邻（K-Nearest Neighbors）
神经网络（Neural Network）

回归算法

线性回归（Linear Regression）
支持向量回归（Support Vector Regression）
决策树回归（Decision Tree Regression）
随机森林回归（Random Forest Regression）
神经网络回归（Neural Network Regression）

使用Scikit-learn实现机器学习算法

Scikit-learn是Python中最常用的机器学习库之一，它提供了许多常见的机器学习算法的实现。在使用Scikit-learn之前，我们需要进行以下步骤：

安装Scikit-learn库
导入所需的库和数据集
准备数据集，将其分为训练集和测试集

以下是一个使用Scikit-learn实现线性回归的例子：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_boston

# 加载房价数据集
boston = load_boston()

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建一个线性回归模型
lr = LinearRegression()

# 在训练集上训练模型
lr.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = lr.predict(X_test)

在这个例子中，我们使用Scikit-learn加载了房价数据集，并将其分为训练集和测试集。然后，我们创建了一个线性回归模型，并在训练集上训练了模型。最后，我们使用测试集进行了预测，并计算了模型的准确性。