Погружение в алгоритмы машинного обучения с помощью Python

Машинное обучение лежит в основе современных решений, основанных на данных, позволяя компьютерам изучать закономерности на основе данных и принимать разумные решения. В этой статье мы рассмотрим некоторые популярные алгоритмы машинного обучения и реализуем их с помощью Python.

Настройка среды

Прежде чем мы углубимся в алгоритмы, давайте настроим нашу среду Python. Нам понадобятся следующие библиотеки:

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

1. Линейная регрессия

Линейная регрессия — это фундаментальный алгоритм прогнозирования непрерывной целевой переменной. Вот простой пример:

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Load the dataset
data = datasets.load_diabetes()
X = data.data
y = data.target

# Split the data
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Create and train the model
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# Make predictions
y_pred = model.predict(X_test)

# Evaluate the model
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Linear Regression Accuracy: {accuracy}')

2. Деревья решений

Деревья решений — это универсальные алгоритмы, которые могут решать задачи как классификации, так и регрессии.

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# Load the dataset
data = datasets.load_iris()
X = data.data
y = data.target

# Split the data
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Create and train the model
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# Make predictions
y_pred = model.predict(X_test)

# Evaluate the model
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Decision Tree Accuracy: {accuracy}')

3. Случайный лес

Случайные леса представляют собой ансамбли деревьев решений, обеспечивающие повышенную точность и надежность.

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# Load the dataset
data = datasets.load_iris()
X = data.data
y = data.target

# Split the data
X_train…