机器学习术语

模型模型是一个特定表示通过应用一些机器学习算法从数据中学习。模型也称为假设.

特征特征是我们数据的一个单独的可测量的属性。一组数字特征可以方便地描述为特征向量.特征向量作为模型的输入。例如，为了预测水果，可能存在像颜色、气味、味道等等。注意:选择有信息的、有区别的和独立的特征是有效算法的关键步骤。我们通常雇佣一个特征提取器从原始数据中提取相关特征。

目标（标签）目标变量或标签是我们的模型要预测的值。对于特性部分中讨论的水果示例，每组输入的标签将是水果的名称，如apple、orange、banana等。

训练这个想法是给出一组输入（特征）及其预期输出（标签），因此在训练之后，我们将有一个模型（假设），然后将新数据映射到训练的类别之一。

预测一旦我们的模型准备好了，就可以向它提供一组输入，它将为这些输入提供一个预测输出（标签）。但要确保机器在看不见的数据上表现良好，那么只有我们才能说机器表现良好。

下图明确了上述概念:

以下是机器学习的入门步骤:

定义问题:确定您想要解决的问题，并确定是否可以使用机器学习来解决该问题。

收集数据:收集并清理将用于训练模型的数据。模型的质量取决于数据的质量。

浏览数据:使用数据可视化和统计方法来了解数据中的结构和关系。

对数据进行预处理:根据需要对数据进行规格化、转换和清理，为建模准备数据。

拆分数据:将数据划分为训练和测试数据集，以验证您的模型。

选择一个模型:选择适合您的问题和您收集的数据的机器学习模型。

训练模型:使用训练数据来训练模型，调整其参数以尽可能准确地拟合数据。

评估模型:使用测试数据来评估模型的性能并确定其准确性。

对模型进行微调:根据评估结果，通过调整参数和重复训练过程对模型进行微调，直到达到所需的精度水平。

部署模型:将模型集成到您的应用程序或系统中，使其可供他人使用。

监控模型:持续监控模型的性能，以确保其随着时间的推移继续提供准确的结果。

示例:

下面是Python中的一个简单的机器学习示例，它演示了如何训练一个模型来根据萼片和花瓣的测量结果预测鸢尾花的种类:

# Load the necessary libraries import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.svm import SVC # Load the iris dataset df = pd.read_csv('iris.csv') # Split the data into features and labels X = df[['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width']] y = df['species'] # Split the data into training and testing sets X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Create an SVM model and train it model = SVC() model.fit(X_train, y_train) # Evaluate the model on the test data accuracy = model.score(X_test, y_test) print('Test accuracy:', accuracy)

输出: