Hvad er trinene involveret i at bruge en Support Vector Classifier (SVC) fra scikit-learn, fra tilpasning af modellen til at lave forudsigelser?

/ / Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Fremskridt inden for maskinlæring, Scikit-lære, Eksamensgennemgang

Support Vector Classifier (SVC) er en kraftfuld maskinlæringsalgoritme, der kan bruges til klassificeringsopgaver. I dette svar vil vi diskutere de trin, der er involveret i at bruge SVC fra scikit-learn, fra tilpasning af modellen til at lave forudsigelser.

Trin 1: Import af de nødvendige biblioteker
Før vi kan bruge SVC, skal vi importere de nødvendige biblioteker. I dette tilfælde bliver vi nødt til at importere SVC-klassen fra svm-modulet i scikit-learn. Vi bliver også nødt til at importere andre nødvendige biblioteker såsom numpy og pandaer til datamanipulation og forbehandling.

python
from sklearn.svm import SVC
import numpy as np
import pandas as pd

Trin 2: Indlæsning og forbehandling af data
Det næste trin er at indlæse og forbehandle dataene. Dette involverer typisk indlæsning af dataene i en pandas DataFrame, adskillelse af inputfunktionerne fra målvariablen og udførelse af alle nødvendige forbehandlingstrin såsom funktionsskalering eller håndtering af manglende værdier.

python
# Load the data into a pandas DataFrame
data = pd.read_csv('data.csv')

# Separate the input features from the target variable
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

# Perform any necessary preprocessing steps
# For example, feature scaling

Trin 3: Opdeling af data i trænings- og testsæt
For at evaluere vores models ydeevne skal vi opdele dataene i trænings- og testsæt. Dette kan gøres ved hjælp af train_test_split-funktionen fra scikit-learn. Træningssættet vil blive brugt til at træne modellen, mens testsættet vil blive brugt til at evaluere dens ydeevne.

python
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

Trin 4: Montering af SVC-modellen
Nu hvor vi har vores træningssæt klar, kan vi fortsætte med at tilpasse SVC-modellen. Dette kan gøres ved at oprette en forekomst af SVC-klassen og kalde dens tilpasningsmetode med træningsdataene.

python
# Create an instance of the SVC class
svc = SVC()

# Fit the model to the training data
svc.fit(X_train, y_train)

Trin 5: Lav forudsigelser
Når modellen er trænet, kan vi bruge den til at lave forudsigelser om nye, usete data. Dette kan gøres ved at kalde forudsigelsesmetoden for den tilpassede model og videregive testdataene.

python
# Make predictions on the test data
y_pred = svc.predict(X_test)

Trin 6: Evaluering af modellen
Til sidst skal vi evaluere vores models ydeevne. Dette kan gøres ved at sammenligne de forudsagte etiketter med de sande etiketter fra testsættet. Der er flere evalueringsmetrikker, der kan bruges, såsom nøjagtighed, præcision, genkaldelse og F1-score.

python
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Calculate the accuracy of the model
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

Ved at følge disse trin kan du effektivt bruge Support Vector Classifier (SVC) fra scikit-learn, fra tilpasning af modellen til at lave forudsigelser. Husk at importere de nødvendige biblioteker, indlæse og forbehandle dataene, opdele dataene i trænings- og testsæt, tilpasse modellen, lave forudsigelser og evaluere modellens ydeevne.

Andre seneste spørgsmål og svar vedr Fremskridt inden for maskinlæring:

Se flere spørgsmål og svar i Advance in Machine Learning

Flere spørgsmål og svar:

Tagged under: , , , , ,