Обучение с учителем с помощью Scikit-Learn
Создавайте и оценивайте модели обучения с учителем, такие как линейная регрессия и классификация
«Обучение с учителем с помощью Scikit-Learn» — бесплатный урок Python For Kids на CoddyKit. Это урок 2 из 6. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения Python For Kids, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс Python For Kids содержит 6 уроков всего.
Обучение с учителем с помощью Скит-лерн
Обучение с учителем включает обучение модели на размеченных данных для прогнозирования или классификации точек данных. Скит-лерн — популярная библиотека Python для реализации моделей обучения с учителем.
В этом уроке Вы узнаете, как создавать и оценивать модели обучения с учителем с помощью Скит-лерн.
Что такое обучение с учителем
При обучении с учителем используются размеченные данные, в которых каждому входному значению соответствует выходное. Цель состоит в том, чтобы научиться сопоставлять входные значения с выходными.
К распространённым задачам относятся:
- Регрессия: прогнозирование непрерывных значений, например цен на дома.
- Классификация: определение категорий, например «спам» или «не спам».
Настройка Скит-лерн
Установите Скит-лерн с помощью pip:
pip install scikit-learn
После установки Вы сможете импортировать библиотеку и начать создавать модели.
Линейная регрессия
Линейная регрессия используется для прогнозирования непрерывных значений. Давайте построим простую модель линейной регрессии:
# Example: Linear Regression
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# Sample data
X = [[1], [2], [3]]
y = [2, 4, 6]
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
print("Predicted value:", model.predict([[4]]))Логистическая регрессия
Логистическая регрессия используется для задач бинарной классификации, например для определения того, является ли электронное письмо спамом.
# Example: Logistic Regression
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# Sample data
X = [[1], [2], [3]]
y = [0, 0, 1]
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)
print("Predicted class:", model.predict([[1.5]]))Деревья решений
Деревья решений — универсальные модели, способные решать задачи регрессии и классификации. Давайте построим простой классификатор на основе дерева решений:
# Example: Decision Tree Classifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# Sample data
X = [[1], [2], [3]]
y = [0, 1, 0]
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X, y)
print("Predicted class:", model.predict([[2.5]]))Оценка моделей
Скит-лерн предоставляет метрики для оценки качества моделей:
- Среднеквадратичная ошибка (MSE): для моделей регрессии.
- Точность: для моделей классификации.
# Example: Evaluating a model
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# Predictions
y_true = [2, 4, 6]
y_pred = [2.1, 3.9, 5.8]
print("MSE:", mean_squared_error(y_true, y_pred))Разделение на обучающую и тестовую выборки
Всегда разделяйте набор данных на обучающую и тестовую выборки, чтобы оценить качество модели на ранее не встречавшихся данных:
# Example: Train-Test Split
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = [[1], [2], [3], [4]]
y = [0, 1, 0, 1]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25)
print("Training data:", X_train)Распространённые ошибки в обучении с учителем
Вот некоторых ошибок, которых следует избегать:
- не разделять данные на обучающую и тестовую выборки;
- допускать переобучение модели из-за использования чрезмерно сложных алгоритмов;
- использовать для обучения данные с плохо размеченными примерами.
Что мы узнали?
В этом уроке Вы узнали:
- как создавать модели регрессии и классификации с помощью Скит-лерн;
- как оценивать качество моделей с помощью таких метрик, как MSE и точность;
- почему важно разделять данные на обучающую и тестовую выборки;
- о распространённых ошибках, которых следует избегать в задачах обучения с учителем.
Отличная работа! Перейдём к следующей теме.
Часто задаваемые вопросы
Урок «Обучение с учителем с помощью Scikit-Learn» бесплатный?
Да — полный текст урока «Обучение с учителем с помощью Scikit-Learn» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс Python For Kids, подпишись на CoddyKit PRO. Курс Python For Kids содержит 6 уроков всего.
Чему я научусь в уроке «Обучение с учителем с помощью Scikit-Learn»?
Создавайте и оценивайте модели обучения с учителем, такие как линейная регрессия и классификация Ты практикуешь Python For Kids с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.
Нужен ли мне опыт, чтобы начать Python For Kids?
Предыдущий опыт не требуется. Python For Kids на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 2 из 6.
Сколько времени занимает урок «Обучение с учителем с помощью Scikit-Learn»?
Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.
Можно ли писать и запускать код в этом уроке Python For Kids?
Да. Каждый урок Python For Kids включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.
Все уроки этого курса
- Введение в машинное обучение
- Обучение с учителем с помощью Scikit-Learn
- Обучение без учителя
- Создание и отбор признаков
- Введение в нейронные сети
- Введение в TensorFlow и Keras