Scikit-learn für Anfänger

Lerne den zentralen scikit-learn-Ablauf in sieben fokussierten, geführten Labs. Du richtest die Bibliothek ein, untersuchst reale Datensätze, transformierst Merkmale, trainierst Regressions- und Klassifikationsmodelle, erzeugst Vorhersagen, visualisierst Ergebnisse, berechnest Metriken und führst Kreuzvalidierung durch.

Der Kurs nutzt kleine Python-Skripte und bekannte Datensätze, damit jede API-Operation sichtbar bleibt. Iris dient für Exploration, Vorverarbeitung, KNN-Klassifikation und Kreuzvalidierung; California Housing liefert ein multivariates Regressionsbeispiel.

Was du lernen wirst

• scikit-learn mit pip installieren, Module importieren, die Version prüfen und ein Datensatzobjekt untersuchen
• Iris laden und auf Merkmalsmatrix, Zielklassen, Merkmalsnamen und Metadaten zugreifen
• Streudiagramme mit Matplotlib erstellen und speichern, um Merkmale zu erkunden und Vorhersagen mit Istwerten zu vergleichen
• Merkmale und Ziele trennen und numerische Merkmale mit StandardScaler standardisieren
• Klassen mit LabelEncoder kodieren und fit, transform und fit_transform unterscheiden
• Trainings- und Testdaten aufteilen, LinearRegression auf California Housing anpassen und Vorhersagen erzeugen
• Einen KNeighborsClassifier mit drei Nachbarn auf Iris trainieren und separat vordefinierte binäre Vorhersagen mit Accuracy, Konfusionsmatrix, Precision, Recall und F1 bewerten
• Einen linearen Support-Vector-Klassifikator mit fünffachem cross_val_score bewerten und Mittelwert und Standardabweichung zusammenfassen

Für wen dieser Kurs geeignet ist

Dieser Kurs richtet sich an Python- und Datenanalyse-Lernende sowie angehende Machine-Learning-Praktiker, die eine kompakte Einführung in den scikit-learn-Estimatorablauf suchen. Er passt am besten, wenn du einfache Python-Skripte lesen und ändern kannst, aber die Bibliothek noch nicht kennst.

Voraussetzungen: Python-Grundlagen werden empfohlen, darunter Variablen, Imports, Funktionsaufrufe, Listen oder Arrays und das Lesen einfacher Skripte. Machine-Learning-Implementierungserfahrung ist nicht nötig; elementare Begriffe wie Trainingsdaten, Merkmale und Labels helfen.

Lernumgebung: Alle sieben Einsteiger-Labs laufen in einer Ubuntu-22.04-WebIDE mit Editor und integriertem Terminal. Du arbeitest in Python-Dateien mit scikit-learn, NumPy, pandas und Matplotlib; das California-Housing-Lab ruft den Datensatz mit fetch_california_housing() ab.

Häufig gestellte Fragen

Ist dies ein Python-Kurs für vollständige Programmieranfänger?

Nein. Die Labs erklären scikit-learn-Operationen schrittweise, erwarten aber, dass du Python-Dateien bearbeiten und Imports, Variablen, Funktionsaufrufe und Array-Indizierung verstehen kannst. Wenn diese Konzepte neu sind, beginne mit Python-Grundlagen.

Welche Modelle werden implementiert?

Du trainierst eine lineare Regression für California Housing und einen KNN-Klassifikator mit drei Nachbarn für Iris. Ein vorkonfigurierter linearer Support-Vector-Klassifikator demonstriert fünffache Kreuzvalidierung. Bäume, Ensembles, Clustering, neuronale Netze und Deployment werden nicht behandelt.

Verwendet der Kurs Jupyter Notebooks?

Nein. Die Übungen verwenden .py-Skripte in einer Ubuntu-WebIDE und führen sie im integrierten Terminal aus. Diagramme werden als Bilddateien gespeichert statt in Notebook-Zellen entwickelt.

Baue ich ein vollständiges produktives Machine-Learning-Projekt?

Nein. Sieben unabhängige Labs isolieren Installation, Exploration, Vorverarbeitung, Modellierung, Metriken und Validierung. Sie führen in die API ein, behandeln aber keine Pipelines, Hyperparametersuche, Bereitstellung, Überwachung oder produktive Datenverarbeitung.