Введение
Машинное обучение (МО) — это область искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам обучаться на данных и делать прогнозы. В этой статье мы рассмотрим, как использовать библиотеку Scikit-Learn для реализации простого проекта машинного обучения на Python.
Основы Машинного Обучения
- Что такое Машинное Обучение? Машинное обучение делится на три основные категории: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. В этой статье мы сосредоточимся на обучении с учителем, где модель обучается на размеченных данных.
- Загрузка и Подготовка Данных Начнем с загрузки и подготовки данных для обучения.
3. Создание и Обучение Модели Теперь создадим и обучим модель на наших данных.
4. Оценка Модели
Оценим качество модели с помощью метрики точности.
Заключение
Машинное обучение предоставляет мощные инструменты для анализа данных и прогнозирования. Использование Scikit-Learn упрощает процесс разработки моделей машинного обучения и позволяет сосредоточиться на анализе данных и интерпретации результатов. По всем вопросам можете обращаться или оставить комментарий, мы вам обязательно ответим.
Хештеги: #МашинноеОбучение #MachineLearning #ScikitLearn #Python #DataScience #АнализДанных #ИскусственныйИнтеллект