Python机器学习入门宝典：从零基础到实战应用

 # 1. Python机器学习基础** Python是一种功能强大的编程语言，广泛用于机器学习和数据科学。本节将介绍Python机器学习的基础知识，包括： - Python中机器学习库的概述，如NumPy、Pandas和Scikit-learn。 - 数据预处理技术，如数据清洗、特征工程和数据归一化。 - 机器学习模型训练和评估的基本流程。 # 2.1 监督学习算法 监督学习算法是一种机器学习算法，它使用标记的数据（输入数据和输出数据）来学习函数，该函数可以预测新数据的输出。监督学习算法的目的是找到一个函数，它可以最准确地将输入数据映射到输出数据。 ### 2.1.1 线性回归 线性回归是一种监督学习算法，用于预测连续变量的值。它假设输入数据和输出数据之间的关系是线性的。线性回归模型的方程为： ```python y = mx + b ``` 其中： * y 是输出变量 * x 是输入变量 * m 是斜率 * b 是截距 线性回归模型可以通过最小二乘法进行训练，该方法找到一组 m 和 b 值，使模型预测的输出值与实际输出值之间的平方误差最小。 ### 2.1.2 逻辑回归 逻辑回归是一种监督学习算法，用于预测二进制变量的值（0 或 1）。它假设输入数据和输出数据之间的关系是逻辑的。逻辑回归模型的方程为： ```python y = 1 / (1 + e^(-(mx + b))) ``` 其中： * y 是输出变量 * x 是输入变量 * m 是斜率 * b 是截距 逻辑回归模型可以通过极大似然估计进行训练，该方法找到一组 m 和 b 值，使模型预测的输出值与实际输出值之间的似然度最大。 ### 2.1.3 决策树 决策树是一种监督学习算法，用于预测离散变量的值。它将输入数据递归地分割成更小的子集，直到每个子集只包含一个输出值。决策树模型的结构如下： ```mermaid graph TD A[Root] --> B[Feature 1] B --> C[Value 1] B --> D[Value 2] C --> E[Output 1] D --> F[Output 2] ``` 决策树模型可以通过信息增益或基尼不纯度等度量进行训练，这些度量衡量每个分割对数据纯度的影响。 # 3. 机器学习模型评估 ### 3.1 模型评估指标 在机器学习中，模型评估是至关重要的，因为它可以帮助我们衡量模型的性能，并确定其是否适合特定任务。有各种各样的模型评估指标，每个指标都测量模型的不同方面。 **回归问题指标：** * **均方误差 (MSE)：**MSE 是预测值和真实值之间平方差的平均值。MSE 较低表示模型预测更准确。 * **平均绝对误差 (MAE)：**MAE 是预测值和真实值之间绝对差的平均值。MAE 较低表示模型预测更准确。 * **R² 得分：**R² 得分表示模型预测值与真实值之间相关性的平方。R² 得分接近 1 表示模型预测非常准确。 **分类问题指标：** * **准确率：**准确率是正确预测的样本数量与总样本数量的比率。准确率较高表示模型预测更准确。 * **精确率：**精确率是正确预测的正样本数量与所有预测为正样本的数量的比率。精确率较高表示模型预测的正样本更可靠。 * **召回率：**召回率是正确预测的正样本数量与所有实际为正样本的数量的比率。召回率较高表示模型预测的正样本更全面。 * **F1 分数：**F1 分数是精确率和召回率的调和平均值。F1 分数较高表示模型预测的正样本既准确又全面。 ### 3.2 模型选择与调优 在选择和调优机器学习模型时，需要考虑以下步骤： **模型选择：** 1. 确定任务类型（回归或分类）。 2. 选择适合任务类型的模型（例如，线性回归、决策树）。 3. 考虑模型的复杂性（例如，模型参数的数量）。 **模型调优：** 1. **超参数调优：**超参数是模型训练过程中不通过数据学习的参数（例如，学习率、正则化参数）。超参数调优涉及调整这些参数以优化模型性能。 2. **特征工程：**特征工程涉及转换和选择数据特征，以提高模型性能。 3. **交叉验证：**交叉验证是一种将数据集划分为多个子集的技术，用于评估模型性能并防止过拟合。 **代码示例：** ```python # 导入必要的库 import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression # 加载数据 data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',') # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[:, :-1], data[:, -1], test_size=0.2) # 创建线性回归模型 model = LinearRegression() # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 评估模型 mse = np.mean((model.predict(X_test) - y_test) ** 2) print("均方误差 (MSE)：", mse) ``` **逻辑分析：** 这段代码演示了如何使用均