13、利用Python训练自定义机器学习模型

最新推荐文章于 2025-11-24 19:50:57 发布
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分类专栏： 低代码AI入门指南 文章标签： 机器学习 客户流失预测 Python
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利用Python训练自定义机器学习模型

1. 业务用例：客户流失预测

在电信公司的业务场景中，客户流失预测是一个重要的问题。客户流失指的是客户停止使用服务的比率，对于按月或按年签订合同的电信公司来说，流失表现为客户在下个月取消订阅或合同。我们使用的数据集是IBM Telco客户流失数据集，它包含21列，既有数值变量，也有分类变量。以下是数据集的部分列信息：
| 列名 | 列类型 | 字段值说明 |
| — | — | — |
| customerID | String | 每个客户的唯一值 |
| gender | String | “male” 或 “female” |
| SeniorCitizen | Integer | 1表示客户是老年人，0表示不是 |
| Partner | String | 记录客户家庭中是否有伴侣 |
| Dependents | String | 记录客户家庭中是否有受抚养人 |
| tenure | Integer | 客户使用电信服务的月数 |
| PhoneService | String | 记录客户是否支付电话服务费用 |
| MultipleLines | String | 如果客户支付电话服务费用，是否支付多条电话线费用 |
| InternetService | String | 客户支付的互联网服务类型（如果有） |
| OnlineSecurity | String | 客户是否支付在线安全服务费用 |
| OnlineBackup | String | 客户是否支付在线备份服务费用 |
| DeviceProtection |

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Python 机器学习 基础 之 学习 基础环境搭建
仙魁XAN
04-30 2975
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。Python是一种解释型脚本语言，可以应用于以下领域： Web 和 Internet开发、科学计算和统计、人工智能、教育、桌面界面开发、软件开发、后端开发、网络爬虫。Python 机器学习是利用 Python 编程语言中的各种工具和库来实现机器学习算法和技术的过程。
DeepSeek 微调变得简单：使用 Python 创建自定义 AI 模型 学习针对所有用例微调 DeepSeek R1 模型
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当每个人都竞相在 ChatGPT 上构建应用程序时，精明的开发人员正在悄悄发现 DeepSeek-R1 的微调功能，这是一颗隐藏的宝石，可以将通用人工智能转变为专业的数字专家。通过本文，您将了解如何将通用的 DeepSeek R1 模型转变为专门的、特定领域的 LLM。
工具系列：PyCaret介绍_编写和训练自定义机器学习模型
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到目前为止，我们已经看到了如何对PyCaret中所有可用的模型进行训练和模型选择。然而，PyCaret对于自定义模型的工作方式完全相同。只要你的估计器与sklearn API风格兼容，它就会以相同的方式工作。让我们看几个例子。在我展示如何编写自己的自定义类之前，我将首先演示如何使用自定义的非sklearn模型（即不在sklearn或pycaret的基本库中的模型）。
【python机器学习】模型评估的基本方法
weixin_45492934的博客
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06-27 8244
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用python构建机器学习模型分析空气质量
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空气质量（air quality）的好坏反映了空气污染程度，它是依据空气中污染物浓度的高低来判断的。空气污染是一个复杂的现象，在特定时间和地点空气污染物浓度受到许多因素影响。来自固定和流动污染源的人为污染物排放大小是影响空气质量的最主要因素之一，其中包括车辆、船舶、飞机的尾气、工业企业生产排放、居民生活和取暖、垃圾焚烧等。城市的发展密度、地形地貌和气象等也是影响空气质量的重要因素。
机器学习系列8 基于Python构建Web应用以使用机器学习模型
极限突破者的博客
05-08 8248
👽👽👽在本文中，我将带你使用Python的Flask框架与Pickle模块构建了Web应用程序，在UFO目击数据集上构建了逻辑回归多分类模型，并将其集成在Web程序中。🏆🏆🏆
Python机器学习工具包Scikit-learn
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09-02 1596
Scikit-learn并不是万能的。对于某些复杂的机器学习任务，如深度学习或自然语言处理，我们可能需要借助其他工具或框架来实现。但是，对于大多数常见的数据分析和机器学习任务来说，Scikit-learn已经足够强大和灵活了。Scikit-learn是一个功能强大、易于使用的机器学习工具包。它提供了丰富的算法和功能，使得我们可以轻松地构建和评估各种机器学习模型。无论是初学者还是专业人士，都应该掌握和使用这个强大的工具包来提升自己的数据分析和机器学习能力。博主：Python老吕优快云网站。
Python 中的机器学习简介：多项式回归
gongdiwudu的专栏
08-07 5402
​ 多项式回归可以识别自变量和因变量之间的非线性关系。本文是关于回归、梯度下降和 MSE 系列文章的第三篇。前面的文章介绍了简单线性回归、回归的正态方程和多元线性回归。
Python——机器学习分类模型实例:进阶模型融合Voting和Stacking详解
weixin_53848907的博客
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本文利用预处理后的数据集，介绍模型融合的 Statcking 和 Voting方法的原理和使用，用以提高模型预测的准确率。Stacking 方法扒了一下sklearn中的源码，其处理方法似乎和大部分原理类文章中讲的不太一样。
使用OpenCV和ImageAI训练自定义模型
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2. **ImageAI**：ImageAI是一个基于Python的库，它简化了对预先训练的深度学习模型（如YOLO、SSD、Faster R-CNN等）的执行和定制。它可以用于执行对象检测、图像分类、视频理解、关键点检测等任务。在这个案例中，...
Python-Opencv自定义训练器识别任意物体-Python代码类资源
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在本资源中，我们主要探讨的是如何利用Python和OpenCV库来创建一个自定义的物体识别训练器。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个强大的计算机视觉库，它提供了多种图像处理和计算机视觉功能，包括...
【学习机器学习】实验——模型评估与选择
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这些步骤是构建机器学习模型过程中不可或缺的，它们确保了模型的可靠性和有效性。 **训练数据集与测试数据集的划分** 是机器学习中的基础操作。通常采用的是留出法，即将数据随机划分为两部分，一部分用于训练模型...
基于学习的人工智能（7）机器学习基本框架
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如今，人工智能展现出的强大能力——包括人们常谈论的AI 威胁，很大程度上源于机器学习：只有通过自主学习的机器，才有可能超越其创造者，具备难以预料的强大能力。数据：收集苹果和桔子的样本，并分别标记（例如，苹果标记为 T=1，桔子标记为 T=0）。图中的蓝色直线代表模型对应的分类边界，上方为苹果，下方为桔子。机器学习作为实现人工智能的核心方法，通过特定算法从数据中自主学习，获得完成目标任务的技能。模型：构建一个简单模型，如 Y=a × 颜色 + b × 大小，其中 a 和 b 为待学习的参数。
基于学习的人工智能（3）机器学习基本框架
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 520
机器学习通过算法从数据中获取经验，改进初始模型以更高效地完成任务。与基于知识的方法不同，机器学习不直接编程机器行为，而是设定目标让机器自主学习。其框架包含五个要素：目标（如分类、预测）、模型、算法、数据和知识。目标需转化为数学形式的损失函数（如分类错误率、预测误差），函数值越低表明性能越好。例如分类任务用错误比例作损失函数，预测任务用预测值与实际值的差距衡量准确性。
机器学习（ML）和人工智能（AI）技术在WAF安防中的应用
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基于机器学习框架的上周行情复盘：非农数据与美联储政策信号的AI驱动解析
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本文通过机器学习算法对上周非农就业数据、美联储会议纪要及官员讲话进行语义情感分析，结合时间序列模型与政策预期量化框架，系统回顾黄金、美元及美股在政策不确定性下的波动逻辑，重点解析AI驱动的市场趋势预测与事件冲击响应机制。
平衡二叉树：机器学习中高效数据组织的基石
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
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简化自定义机器学习模型
01-18
### 简化自定义机器学习模型的工具 #### 使用 PyCaret 加速机器学习工作流 PyCaret 是一个开源的、低代码的 Python 机器学习库，能够自动化整个机器学习的工作流程。通过封装多个底层机器学习库和框架（如 scikit-learn、XGBoost、LightGBM、CatBoost 等），PyCaret 提供了一个统一接口来执行复杂的数据预处理、特征工程、模型训练以及评估任务[^1]。 下面展示一段简单的 PyCaret 实现分类问题的例子： ```python from pycaret.classification import * # 初始化设置 clf = setup(data=df, target='target_column') # 自动比较多种算法并选择最优者 best_model = compare_models() # 训练选定的最佳模型 final_model = finalize_model(best_model) # 预测新数据集上的标签 predictions = predict_model(final_model, data=new_data) ``` 这段代码展示了如何利用 PyCaret 的简洁 API 来快速完成从准备数据到最终预测的过程，极大地减少了编写冗长代码的需求。 #### 利用 Seldon Core 进行高效的 MLOps 流程管理 除了构建阶段外，在生产环境中的持续集成与交付同样至关重要。Seldon Core 作为一款强大的开源 MLOps 平台，可以帮助团队简化这一过程。该平台支持 Kubernetes 上的服务编排，并且内置了对 Prometheus 和 Grafana 的集成用于监控服务健康状况；此外还有 A/B 测试等功能辅助决策制定[^2]。 #### 跨框架兼容性带来的便利——ONNX 当涉及到多框架间的迁移时，ONNX 成为了不可或缺的角色。作为一种开放式的神经网络交换格式，ONNX 可以让开发者更容易地在不同的深度学习平台上切换而不必担心重写大量代码。这不仅促进了社区内的资源共享和技术交流，同时也降低了维护成本[^4]。
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