Python凭借其简洁性、多功能性和丰富的库生态系统，成为机器学习 (ML) 的首选语言。如果您是ML新手，并希望开始使用Python，本指南将引导您掌握基础知识，介绍核心库，并演示如何构建简单的ML模型。
为什么选择Python进行机器学习？
Python在ML领域广泛应用，原因如下：
- 易于学习和阅读，即使对于初学者也十分友好。
- 拥有丰富的用于数据处理、可视化和机器学习的库。
- 拥有庞大且活跃的社区支持。
无论您是分析数据、训练模型还是部署机器学习解决方案，Python都能提供简化流程的工具。
重要的Python机器学习库
在深入学习ML之前，让我们了解一些关键的Python库：
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NumPy: NumPy（Numerical Python）是Python数值计算的基础。它提供对数组、矩阵和数学函数的支持。
- 用途：基本数值运算、线性代数和数组操作。
Pandas: Pandas是一个强大的数据操作和分析库。它引入了诸如DataFrame等数据结构，简化了结构化数据的处理。
- 用途：加载、清洗和探索数据集。
Scikit-learn: Scikit-learn是Python中最流行的ML库。它提供简单高效的工具用于数据挖掘和分析，包括分类、回归、聚类等算法。
- 用途：构建和评估ML模型。
环境配置
首先，您需要安装这些库。如果您尚未安装，可以使用pip安装：
pip install numpy pandas scikit-learn
安装完成后，即可开始编写代码！
简易机器学习流程
让我们用Python演练基本的ML流程。我们将使用著名的鸢尾花数据集，其中包含不同品种鸢尾花的信息。我们的目标是构建一个模型，根据花瓣长度和宽度等特征对物种进行分类。
步骤1：导入库
首先，导入必要的库：
import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score
步骤2：加载数据集
Scikit-learn提供内置数据集，包括鸢尾花数据集。让我们加载它：
# 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() # 转换为Pandas DataFrame以便于操作 data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) data['species'] = iris.target
步骤3：数据探索
在构建模型之前，了解数据至关重要：
# 显示前几行数据 print(data.head()) # 检查缺失值 print(data.isnull().sum()) # 获取基本统计信息 print(data.describe())
步骤4：数据准备
将数据分成特征 (X) 和标签 (y)，然后将其分成训练集和测试集：
# 特征 (X) 和标签 (y)
X = data.drop('species', axis=1)
y = data['species']
# 将数据分成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
步骤5：模型训练
让我们使用随机森林分类器，这是一种流行的机器学习算法：
# 初始化模型 model = RandomForestClassifier(random_state=42) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train)
步骤6：预测和模型评估
使用训练好的模型对测试集进行预测并评估其准确性：
# 进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"模型准确率: {accuracy * 100:.2f}%")
恭喜！您刚刚使用Python构建了您的第一个ML模型。以下是一些继续学习的建议：
- 使用Kaggle或UCI机器学习存储库中的其他数据集进行实验。
- 探索不同的机器学习算法，例如线性回归、决策树或支持向量机。
- 学习数据预处理技术，如缩放、编码和特征选择。
更多学习资源
如果您想深入学习，以下是一些优秀的资源：
- Scikit-learn文档：Scikit-learn的官方指南。
- Kaggle Learn：面向机器学习初学者的实践教程。
- Sebastian Raschka的《Python机器学习》：一本适合初学者的Python ML书籍。
