Erstellen und Auswerten einfacher ML-Modelle in Python
Lernen Sie, wie Sie mit Scikit-Learn in Python einfache Modelle für maschinelles Lernen erstellen und bewerten können. Dieses Tutorial bietet praktische Beispiele und Techniken für das Training, die Vorhersage und die Bewertung von Modellen innerhalb eines Datenwissenschaft Workflows.
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Einführung
Scikit-Learn ist eine der beliebtesten Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen und bietet eine breite Palette von Tools für Data Mining, Datenanalyse und Modellerstellung. In diesem Tutorial zeigen wir Ihnen, wie Sie mit Scikit-Learn einfache Modelle für maschinelles Lernen erstellen und auswerten können. Ganz gleich, ob Sie neu im Bereich des maschinellen Lernens sind oder Ihre Kenntnisse auffrischen möchten, dieser Leitfaden wird Ihnen helfen, den Prozess des Modelltrainings, der Vorhersage und der Bewertung zu verstehen - und das alles innerhalb eines Datenwissenschaft Workflows.
Erstellen eines einfachen Modells für maschinelles Lernen
Eine der grundlegenden Aufgaben beim maschinellen Lernen besteht darin, ein Modell zu erstellen, das aus Daten lernen und Vorhersagen machen kann. In diesem Abschnitt gehen wir die Schritte durch, die zur Erstellung eines einfachen linearen Regressionsmodells erforderlich sind.
Beispiel: Lineare Regression
import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.metrics import mean_squared_error# Erstellen eines synthetischen Datensatzesnp.random.seed(42)X =2* np.random.rand(100, 1)y =4+3* X.flatten() + np.random.randn(100)# Aufteilen der Daten in Trainings- und TestsätzeX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# Instanziieren und trainieren Sie das lineare Regressionsmodellmodel = LinearRegression()model.fit(X_train, y_train)# Machen Sie Vorhersagen für die Testmengey_pred = model.predict(X_test)# Bewerten Sie das Modell anhand des mittleren quadratischen Fehlers (MSE)mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)print("Mean Squared Error:", mse)
Mean Squared Error: 0.6536995137170021
In diesem Beispiel wird gezeigt, wie man einen synthetischen Datensatz erstellt, ein lineares Regressionsmodell trainiert und dessen Leistung mithilfe der Metrik des mittleren quadratischen Fehlers bewertet.
Evaluierung Ihres Modells
Sobald Ihr Modell erstellt ist, ist es wichtig, seine Leistung zu bewerten, um sicherzustellen, dass es sich gut auf neue Daten verallgemeinern lässt. Die wichtigsten Auswertungsschritte sind:
Daten aufteilen:
Verwenden Sie Techniken wie Train/Test-Split oder Kreuzvalidierung zur Partitionierung Ihres Datensatzes.
Leistungsmetriken:
Verwenden Sie je nach Modelltyp geeignete Metriken wie Genauigkeit, Präzision und Wiedererkennung für die Klassifizierung oder den mittleren quadratischen Fehler und R² für die Regression.
Validierung:
Validieren Sie die Vorhersagen Ihres Modells anhand ungesehener Daten, um seine Effektivität zu bewerten.
Schlussfolgerung
Das Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen mit Scikit-Learn ist ein unkomplizierter und dennoch leistungsstarker Prozess. Wenn Sie die in diesem Tutorial beschriebenen Schritte - Datenvorbereitung, Modelltraining, Vorhersage und Auswertung - befolgen, können Sie Modelle erstellen, die wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Daten gewinnen. Experimentieren Sie mit verschiedenen Algorithmen und Bewertungsmetriken, um Ihre Modelle weiter zu verfeinern.
