AI算法之监督学习

最新推荐文章于 2026-01-06 09:44:03 发布

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监督学习（Supervised Learning）是机器学习中的一种常见方法，它使用带有标签的数据集来训练模型。在监督学习中，每个训练样本都包含输入特征和对应的输出标签，模型的目标是通过学习这些数据中的模式来预测新的、未见过的输入数据的标签。

监督学习的主要类型

分类任务：
- 目标：预测离散的类别标签。
- 示例算法：逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、K近邻（KNN）、神经网络等。
- 应用场景：垃圾邮件检测、图像识别、文本分类等。
回归任务：
- 目标：预测连续的数值型输出。
- 示例算法：线性回归、岭回归、Lasso回归、决策树回归、随机森林回归等。
- 应用场景：房价预测、股票价格预测、温度预测等。

监督学习的基本流程

数据收集与预处理：
- 收集带有标签的数据集。
- 清洗数据，处理缺失值和异常值。
- 特征工程：选择或构造有助于模型学习的特征。
- 数据划分：将数据集分为训练集、验证集和测试集。
模型选择与训练：
- 选择合适的算法。
- 使用训练集来训练模型。
模型评估：
- 使用验证集来调整模型的超参数。
- 常见的评估指标：
  - 分类任务：准确率、精确率、召回率、F1分数等。
  - 回归任务：均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等。
模型测试与部署：
- 使用测试集来评估模型的泛化能力。
- 将模型部署到生产环境中进行实际应用。

示例代码：使用Scikit-learn进行监督学习

以下是一个简单的示例，展示如何使用Scikit-learn库来进行监督学习的分类任务。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# 1. 加载数据集
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target

# 2. 数据划分：将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 3. 特征缩放：标准化数据
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 4. 模型选择与训练：使用随机森林分类器
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# 5. 模型预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 6. 模型评估
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"模型准确率: {accuracy:.2f}")
print("分类报告:")
print(classification_report(y_test, y_pred))