Python123机器学习基础练习2实战指南

最新推荐文章于 2025-11-30 21:17:09 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-30 21:17:09 发布 · 232 阅读

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#机器学习 #人工智能 #csdn

以下是关于Python123平台“机器学习基础练习2”的相关信息整理，结合常见机器学习基础练习内容和Python实现方法：

练习可能涉及的内容

该练习通常围绕监督学习中的分类或回归问题展开，可能包含以下知识点：

数据预处理（标准化/归一化）
模型训练与评估（如准确率、均方误差等指标）
基础算法实现（线性回归、KNN、决策树等）

数据预处理示例代码

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import pandas as pd

# 假设数据加载
data = pd.read_csv('dataset.csv')
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 特征标准化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

模型训练示例（以KNN为例）

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 划分训练测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2)

# 创建并训练模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
print("Accuracy:", knn.score(X_test, y_test))

可视化辅助方法

使用matplotlib绘制决策边界（适用于二维特征）：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成网格点
x_min, x_max = X_scaled[:, 0].min() - 1, X_scaled[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = X_scaled[:, 1].min() - 1, X_scaled[:, 1].max() + 1
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.02),
                     np.arange(y_min, y_max, 0.02))

# 预测网格点类别
Z = knn.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)

# 绘制结果
plt.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.4)
plt.scatter(X_scaled[:, 0], X_scaled[:, 1], c=y, s=20, edgecolor='k')
plt.title('KNN Decision Boundary')
plt.show()

注：实际练习内容需以Python123平台的具体题目要求为准，建议结合平台提供的文档和数据集进行练习。如遇到具体问题，可提供更详细的题目描述获取针对性解答。