啟動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目可能會(huì)讓人感到不知所措，就像解決一個(gè)大難題一樣。雖然我的機(jī)器學(xué)習(xí)之旅已經(jīng)有一段時(shí)間了，但我很高興能夠開(kāi)始教學(xué)和指導(dǎo)其他渴望學(xué)習(xí)的人。今天，我將向您展示如何創(chuàng)建您的第一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 管道！這個(gè)簡(jiǎn)單但功能強(qiáng)大的工具將幫助您有效地構(gòu)建和組織機(jī)器學(xué)習(xí)模型。讓我們深入了解一下。
問(wèn)題：管理機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程
當(dāng)開(kāi)始機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)，我面臨的挑戰(zhàn)之一是確保我的工作流程是結(jié)構(gòu)化且可重復(fù)的。擴(kuò)展特征、訓(xùn)練模型和進(jìn)行預(yù)測(cè)通常感覺(jué)像是脫節(jié)的步驟——如果每次都手動(dòng)處理，很容易出現(xiàn)人為錯(cuò)誤。這就是管道概念發(fā)揮作用的地方。
機(jī)器學(xué)習(xí)管道允許您將多個(gè)處理步驟一起排序，從而確保一致性并降低復(fù)雜性。借助 Python 庫(kù) scikit-learn，創(chuàng)建管道非常簡(jiǎn)單，而且我敢說(shuō)，令人愉快！
管道的成分
以下是使我的 ML 管道變得栩栩如生的代碼：
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import make_classification
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
steps = [("Scaling", StandardScaler()),("classifier",LogisticRegression())]
pipe = Pipeline(steps)
pipe
X,y = make_classification(random_state=42)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42)
pipe.fit(X_train, y_train)
pipe.predict(X_test)
pipe.score(X_test, y_test)
讓我們來(lái)分解一下：
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：我使用 make_classification 生成了綜合分類(lèi)數(shù)據(jù)。這使我能夠在不需要外部數(shù)據(jù)集的情況下測(cè)試管道。
管道步驟：管道由兩個(gè)主要組件組成：
StandardScaler：確保所有特征都縮放至均值和單位方差為零。
邏輯回歸：一個(gè)簡(jiǎn)單但強(qiáng)大的分類(lèi)器，用于預(yù)測(cè)二元結(jié)果。
訓(xùn)練和評(píng)估：使用管道，我訓(xùn)練了模型并在單個(gè)無(wú)縫流程中評(píng)估了其性能。 pipeline.score() 方法提供了一種快速測(cè)量模型準(zhǔn)確性的方法。
你能學(xué)到什么
建設(shè)這條管道不僅僅是一種練習(xí)；更是一種實(shí)踐。這是學(xué)習(xí)關(guān)鍵 ML 概念的機(jī)會(huì)：
模塊化很重要：管道將機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程模塊化，從而可以輕松更換組件（例如，嘗試不同的縮放器或分類(lèi)器）。
可重復(fù)性是關(guān)鍵：通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理和模型訓(xùn)練，管道可以最大限度地降低重用或共享代碼時(shí)出現(xiàn)錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)。
效率提升：自動(dòng)化重復(fù)性任務(wù)（例如縮放和預(yù)測(cè)）可以節(jié)省時(shí)間并確保實(shí)驗(yàn)的一致性。
結(jié)果與反思
該管道在我的合成數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)良好，準(zhǔn)確度得分超過(guò) 90%。雖然這個(gè)結(jié)果并不是開(kāi)創(chuàng)性的，但結(jié)構(gòu)化方法讓我們有信心處理更復(fù)雜的項(xiàng)目。
更讓我興奮的是與他人分享這個(gè)過(guò)程。如果您剛剛開(kāi)始，此管道是您掌握機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程的第一步。對(duì)于那些重溫基礎(chǔ)知識(shí)的人來(lái)說(shuō)，這是一次很好的復(fù)習(xí)。
以下是您接下來(lái)可以探索的內(nèi)容：
- 嘗試更復(fù)雜的預(yù)處理步驟，例如特征選擇或編碼分類(lèi)變量。
- 在管道框架內(nèi)使用其他算法，例如決策樹(shù)或集成模型。
- 探索先進(jìn)技術(shù)，例如使用 GridSearchCV 結(jié)合管道進(jìn)行超參數(shù)調(diào)整。
- 創(chuàng)建這條管道標(biāo)志著共同旅程的開(kāi)始——一段既令人著迷又充滿(mǎn)挑戰(zhàn)的旅程。無(wú)論您是和我一起學(xué)習(xí)還是重溫基礎(chǔ)知識(shí)。
讓我們一起不斷成長(zhǎng)，一次一條管道！
以上是機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)化之旅的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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Python的UNITDEST或PYTEST框架如何促進(jìn)自動(dòng)測(cè)試？
Jun 19, 2025 am 01:10 AM
Python的unittest和pytest是兩種廣泛使用的測(cè)試框架，它們都簡(jiǎn)化了自動(dòng)化測(cè)試的編寫(xiě)、組織和運(yùn)行。1.二者均支持自動(dòng)發(fā)現(xiàn)測(cè)試用例并提供清晰的測(cè)試結(jié)構(gòu)：unittest通過(guò)繼承TestCase類(lèi)并以test\_開(kāi)頭的方法定義測(cè)試；pytest則更為簡(jiǎn)潔，只需以test\_開(kāi)頭的函數(shù)即可。2.它們都內(nèi)置斷言支持：unittest提供assertEqual、assertTrue等方法，而pytest使用增強(qiáng)版的assert語(yǔ)句，能自動(dòng)顯示失敗詳情。3.均具備處理測(cè)試準(zhǔn)備與清理的機(jī)制：un
Python如何處理函數(shù)中的可變默認(rèn)參數(shù)，為什么這會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題？
Jun 14, 2025 am 12:27 AM
Python的函數(shù)默認(rèn)參數(shù)在定義時(shí)只被初始化一次，若使用可變對(duì)象（如列表或字典）作為默認(rèn)參數(shù)，可能導(dǎo)致意外行為。例如，使用空列表作為默認(rèn)參數(shù)時(shí)，多次調(diào)用函數(shù)會(huì)重復(fù)使用同一個(gè)列表，而非每次生成新列表。此行為引發(fā)的問(wèn)題包括：1.函數(shù)調(diào)用間數(shù)據(jù)意外共享；2.后續(xù)調(diào)用結(jié)果受之前調(diào)用影響，增加調(diào)試難度；3.造成邏輯錯(cuò)誤且難以察覺(jué)；4.對(duì)新手和有經(jīng)驗(yàn)開(kāi)發(fā)者均易產(chǎn)生困惑。為避免問(wèn)題，最佳實(shí)踐是將默認(rèn)值設(shè)為None，并在函數(shù)內(nèi)部創(chuàng)建新對(duì)象，例如使用my_list=None代替my_list=[]，并在函數(shù)中初始
列表，字典和集合綜合如何改善Python中的代碼可讀性和簡(jiǎn)潔性？
Jun 14, 2025 am 12:31 AM
Python的列表、字典和集合推導(dǎo)式通過(guò)簡(jiǎn)潔語(yǔ)法提升代碼可讀性和編寫(xiě)效率。它們適用于簡(jiǎn)化迭代與轉(zhuǎn)換操作，例如用單行代碼替代多行循環(huán)實(shí)現(xiàn)元素變換或過(guò)濾。1.列表推導(dǎo)式如[x2forxinrange(10)]能直接生成平方數(shù)列；2.字典推導(dǎo)式如{x:x2forxinrange(5)}清晰表達(dá)鍵值映射；3.條件篩選如[xforxinnumbersifx%2==0]使過(guò)濾邏輯更直觀(guān)；4.復(fù)雜條件亦可嵌入，如結(jié)合多條件過(guò)濾或三元表達(dá)式；但需避免過(guò)度嵌套或副作用操作，以免降低可維護(hù)性。合理使用推導(dǎo)式能在減少
如何將Python與微服務(wù)體系結(jié)構(gòu)中的其他語(yǔ)言或系統(tǒng)集成？
Jun 14, 2025 am 12:25 AM
Python可以很好地與其他語(yǔ)言和系統(tǒng)在微服務(wù)架構(gòu)中協(xié)同工作，關(guān)鍵在于各服務(wù)如何獨(dú)立運(yùn)行并有效通信。1.使用標(biāo)準(zhǔn)API和通信協(xié)議（如HTTP、REST、gRPC），Python通過(guò)Flask、FastAPI等框架構(gòu)建API，并利用requests或httpx調(diào)用其他語(yǔ)言服務(wù)；2.借助消息代理（如Kafka、RabbitMQ、Redis）實(shí)現(xiàn)異步通信，Python服務(wù)可發(fā)布消息供其他語(yǔ)言消費(fèi)者處理，提升系統(tǒng)解耦、可擴(kuò)展性和容錯(cuò)性；3.通過(guò)C/C 擴(kuò)展或嵌入其他語(yǔ)言運(yùn)行時(shí)（如Jython），實(shí)現(xiàn)性
如何將Python用于數(shù)據(jù)分析和與Numpy和Pandas等文庫(kù)進(jìn)行操作？
Jun 19, 2025 am 01:04 AM
pythonisidealfordataanalysisionduetonumpyandpandas.1）numpyExccelSatnumericalComputationswithFast，多dimensionalArraysAndRaysAndOrsAndOrsAndOffectorizedOperationsLikenp.sqrt（）
如何使用__ITER__和__NEXT __在Python中實(shí)現(xiàn)自定義迭代器？
Jun 19, 2025 am 01:12 AM
要實(shí)現(xiàn)自定義迭代器，需在類(lèi)中定義__iter__和__next__方法。①__iter__方法返回迭代器對(duì)象自身，通常為self，以兼容for循環(huán)等迭代環(huán)境；②__next__方法控制每次迭代的值，返回序列中的下一個(gè)元素，當(dāng)無(wú)更多項(xiàng)時(shí)應(yīng)拋出StopIteration異常；③需正確跟蹤狀態(tài)并設(shè)置終止條件，避免無(wú)限循環(huán)；④可封裝復(fù)雜邏輯如文件行過(guò)濾，同時(shí)注意資源清理與內(nèi)存管理；⑤對(duì)簡(jiǎn)單邏輯可考慮使用生成器函數(shù)yield替代，但需結(jié)合具體場(chǎng)景選擇合適方式。
什么是動(dòng)態(tài)編程技術(shù)，如何在Python中使用它們？
Jun 20, 2025 am 12:57 AM
動(dòng)態(tài)規(guī)劃（DP）通過(guò)將復(fù)雜問(wèn)題分解為更簡(jiǎn)單的子問(wèn)題并存儲(chǔ)其結(jié)果以避免重復(fù)計(jì)算，來(lái)優(yōu)化求解過(guò)程。主要方法有兩種：1.自頂向下（記憶化）：遞歸分解問(wèn)題，使用緩存存儲(chǔ)中間結(jié)果；2.自底向上（表格化）：從基礎(chǔ)情況開(kāi)始迭代構(gòu)建解決方案。適用于需要最大/最小值、最優(yōu)解或存在重疊子問(wèn)題的場(chǎng)景，如斐波那契數(shù)列、背包問(wèn)題等。在Python中，可通過(guò)裝飾器或數(shù)組實(shí)現(xiàn)，并應(yīng)注意識(shí)別遞推關(guān)系、定義基準(zhǔn)情況及優(yōu)化空間復(fù)雜度。
Python編程語(yǔ)言及其生態(tài)系統(tǒng)的新興趨勢(shì)或未來(lái)方向是什么？
Jun 19, 2025 am 01:09 AM
Python的未來(lái)趨勢(shì)包括性能優(yōu)化、更強(qiáng)的類(lèi)型提示、替代運(yùn)行時(shí)的興起及AI/ML領(lǐng)域的持續(xù)增長(zhǎng)。首先，CPython持續(xù)優(yōu)化，通過(guò)更快的啟動(dòng)時(shí)間、函數(shù)調(diào)用優(yōu)化及擬議中的整數(shù)操作改進(jìn)提升性能；其次，類(lèi)型提示深度集成至語(yǔ)言與工具鏈，增強(qiáng)代碼安全性與開(kāi)發(fā)體驗(yàn)；第三，PyScript、Nuitka等替代運(yùn)行時(shí)提供新功能與性能優(yōu)勢(shì)；最后，AI與數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域持續(xù)擴(kuò)張，新興庫(kù)推動(dòng)更高效的開(kāi)發(fā)與集成。這些趨勢(shì)表明Python正不斷適應(yīng)技術(shù)變化，保持其領(lǐng)先地位。
