Python: Машинное обучение с помощью Scikit-learn

Цель урока:
Научиться использовать библиотеку Scikit-learn для решения задач машинного обучения, таких как классификация и регрессия.

Что мы узнаем:

Что такое машинное обучение и Scikit-learn.
Как подготовить данные для обучения.
Как обучить модель и сделать прогнозы.

Теоретическая часть:

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам обучаться на данных и делать прогнозы.

Что такое Scikit-learn?

Scikit-learn — это библиотека для Python, которая предоставляет инструменты для машинного обучения.

Пример установки:

pip install scikit-learn

Подготовка данных

Данные нужно подготовить для обучения модели. Это включает в себя нормализацию и разделение на обучающую и тестовую выборки.

Пример подготовки данных:

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

Практическая часть:
Задача 1: Обучите модель классификации.

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
model = KNeighborsClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)

Задача 2: Оцените точность модели.

from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print(f"Точность: {accuracy}")

Сегодня мы узнали, как использовать Scikit-learn для решения задач машинного обучения. Эти знания помогут создавать более сложные и интеллектуальные программы.

Справочник Python