1 什麼是機器學習
什麼是機器學習?
這個問題不同的人員會有不同的理解。我個人覺得,用大白話來描述機器學習,就是讓計算機能夠通過一定方式的學習和訓練,選擇合適的模型,在遇到新輸入的數據時,可以找出有用的信息,並預測潛在的需求。最終反映的結果就是,好像計算機或者其他設備跟人類一樣具有智能化的特徵,能夠快速識別和選擇有用的信息。
機器學習通常可以分爲三個大的步驟,即 輸入、整合、輸出,可以用下圖來表示大致的意思:
2 機器學習示例(scikit-learn)
在python語言中,scikit-learn是一個開源的機器學習庫。下面以sklearn爲例,來簡單描述機器學習的過程。
2.1 加載數據
通常第一步是獲取相關數據,並進行相應的處理,使之可以在後續過程中使用。
from sklearn import datasets
- 加載iris數據集並查看相關信息
# 加載數據集
iris = datasets.load_iris()
# print(iris)
print(type(iris))
print(iris.keys())
# 查看部分數據
print(iris.data[ :5, :])
# print(iris.data)
<class 'sklearn.datasets.base.Bunch'>
dict_keys(['DESCR', 'data', 'feature_names', 'target', 'target_names'])
[[ 5.1 3.5 1.4 0.2]
[ 4.9 3. 1.4 0.2]
[ 4.7 3.2 1.3 0.2]
[ 4.6 3.1 1.5 0.2]
[ 5. 3.6 1.4 0.2]]
# 查看數據維度大小
print(iris.data.shape)
# 數據屬性
print(iris.feature_names)
# 特徵名稱
print(iris.target_names)
# 標籤
print(iris.target)
(150, 4)
['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']
['setosa' 'versicolor' 'virginica']
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
2 2]
2.2 選擇機器學習模型or算法
在獲取數據,並將數據整理好後,需要選擇合適的模型or算法來進行訓練。
機器學習的模型有很多種,這裏不作討論,且每種模型的參數選擇也是很大的一門學問。
from sklearn import svm
svm_classifier = svm.SVC(gamma=0.1, C=100)
# 預測結果得分很低
# svm_classifier = svm.SVC(gamma=10000, C=0.001)
# 定義測試集的數據量大小
N = 10
# 訓練集
train_x = iris.data[:-N, :]
train_y = iris.target[ :-N]
# 測試集
test_x = iris.data[ :N, :]
y_true = iris.target[:N]
# 訓練數據模型
svm_classifier.fit(train_x, train_y)
SVC(C=100, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,
decision_function_shape=None, degree=3, gamma=0.1, kernel='rbf',
max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True,
tol=0.001, verbose=False)
- 將訓練好的模式進行測試
y_pred = svm_classifier.predict(test_x)
- 查看測試結果
from sklearn.metrics import accuracy_score
print(accuracy_score(y_true, y_pred))
1.0
2.3 將訓練好的模型進行應用,即預測
- 保存模型
import pickle
with open('svm_model_iris.pkl', 'wb') as f:
pickle.dump(svm_classifier, f)
- 加載模型進行應用
import numpy as np
# np.random.seed(9)
with open('svm_model_iris.pkl', 'rb') as f:
model = pickle.load(f)
random_samples_index = np.random.randint(0,150,6)
random_samples = iris.data[random_samples_index, :]
random_targets = iris.target[random_samples_index]
random_predict = model.predict(random_samples)
print('真實值:', random_targets)
print('預測值:', random_predict)
真實值: [1 1 1 0 2 2]
預測值: [1 1 1 0 2 2]
閒談
預測的結果好不好,直接體現出機器學習模型選擇的優劣。對於機器學習這門高深的學問,我還有許多需要進一步學習的地方,歡迎一起交流,共同進步。
最後分享網上的一張圖,來看看如何理解Machine Learning。
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