Как использовать модели машинного обучения в python?

@krista 

В Python существует несколько библиотек, которые предоставляют функциональность для использования моделей машинного обучения. Одна из самых популярных библиотек - scikit-learn.

Вот пример использования модели машинного обучения с помощью scikit-learn:

1. Импортируйте необходимые модули:

1
2
3

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import svm

1. Загрузите набор данных. Scikit-learn предоставляет некоторые наборы данных для обучения моделей. В этом примере мы воспользуемся набором данных Iris:

1

iris = datasets.load_iris()

1. Разделите данные на обучающую и тестовую выборки:

1

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2)

1. Создайте экземпляр модели:

1

model = svm.SVC()

1. Обучите модель на обучающих данных:

1

model.fit(X_train, y_train)

1. Предскажите значения для тестовых данных:

1

predictions = model.predict(X_test)

1. Оцените точность модели:

1

accuracy = model.score(X_test, y_test)

Это пример базового использования модели машинного обучения с помощью scikit-learn. Однако, в зависимости от конкретной задачи, могут потребоваться дополнительные шаги, такие как препроцессинг данных, настройка гиперпараметров и т.д.