jupyter notebook 机器学习教程

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mob649e81576de1 2024-11-10 06:00:21 ©著作权

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Jupyter Notebook 机器学习入门教程

Jupyter Notebook 是一种流行的交互式计算环境，广泛用于数据科学和机器学习项目。通过 Jupyter Notebook，用户可以轻松地编写和运行代码，进行数据可视化，并文档化分析过程。本文将介绍如何使用 Jupyter Notebook 进行基础的机器学习及其应用。

1. 环境准备

在开始之前，确保你已安装好 Jupyter Notebook 和相关的 Python 库。可以使用以下命令安装：

pip install jupyter numpy pandas scikit-learn matplotlib seaborn

2. 数据准备

我们可以使用 pandas 库加载数据。这里我们以著名的鸢尾花数据集为例：

import pandas as pd

# 加载数据集
url = "
columns = ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'class']
iris = pd.read_csv(url, names=columns)

# 查看数据集前5行
print(iris.head())

3. 数据可视化

使用 Matplotlib 和 Seaborn 库，我们可以对数据进行可视化，以更好地理解数据的特征和分布：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制成对图
sns.pairplot(iris, hue='class')
plt.show()

4. 机器学习模型构建

在这里，我们将使用 scikit-learn 库构建一个简单的机器学习模型：支持向量机（SVM）。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# 划分数据集
X = iris.iloc[:, :-1].values
y = iris['class'].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建和训练模型
model = SVC(kernel='linear')
model.fit(X_train, y_train)

# 预测和评估
y_pred = model.predict(X_test)
print("准确率:", accuracy_score(y_test, y_pred))
print(classification_report(y_test, y_pred))

5. 流程示意图

在机器学习的过程中，通常会经历数据准备、特征选择、模型训练等步骤。我们可以用序列图来表示这些流程：

sequenceDiagram
    participant A as 用户
    participant B as 数据
    participant C as 模型
    participant D as 结果

    A->>B: 准备数据
    B->>A: 数据集
    A->>C: 训练模型
    C->>D: 生成预测
    D-->>A: 返回结果

6. 项目管理

在进行机器学习项目时，时间管理也是非常重要的。我们可以利用甘特图来规划项目的各个部分：

gantt
    title 机器学习项目计划
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    section 数据准备
    数据清洗         :a1, 2023-10-01, 2d
    数据可视化       :after a1  , 2d
    section 模型构建
    模型训练         :2023-10-05  , 3d
    模型评估         :after a1  , 2d
    section 结果分析
    结果展示         :2023-10-10  , 3d