一个例子说明机器学习的一般步骤_用一个实例来简述机器学习的一般过程。-优快云博客

本文通过一个实例详细解释了机器学习项目的一般步骤，包括数据预处理、模型选择、训练与验证、参数调优，使用Python作为主要编程语言。

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from sklearn.datasets import make_classification
import numpy as np 

# =========================================1.整理数据================================================
x,y = make_classification(n_samples=1000, n_features=2,n_redundant=0,n_informative=1,n_clusters_per_class=1)

#	n_samples:生成样本的数量
#	n_features=2:生成样本的特征数，特征数=n_informative（） + n_redundant + n_repeated
#	n_informative：多信息特征的个数
#	n_redundant：冗余信息，informative特征的随机线性组合
#	n_clusters_per_class ：某一个类别是由几个cluster构成的 
#	生成的的x和y 是一个NUMPY数组 

#训练数据和测试数据
x_data_train = x[:800,:];y_data_train = y[:800]
x_data_test = x[800:,:];y_data_test = y[800:]

#正例和反例
positive_x1 = [x[i,0] for i in range(1000) if y[i] == 1]
positive_x2 = [x[i,1] for i in range(1000) if y[i] == 1]
negetive_x1 = [x[i,0] for i in range(1000) if y[i] == 0]
negetive_x2 = [x[i,1] for i in range(1000) if y[i] == 0]



# ======================2.训练感知机，训练模型====================================
from sklearn.linear_model import