Python Machine Learning

Einführung

In diesem Labyrinth wirst du in eine futuristische Unterwasserstadt transportiert, in der du die Rolle eines Tiefseetreibjagdmanns übernehmen wirst. Deine Mission besteht darin, Python-Maschinelles Lernen-Kenntnisse zu nutzen, um Unterwasserdaten zu analysieren und versteckte Schätze zu finden. Die Unterwasserstadt ist voll von mysteriösen Artefakten und wertvollen Schätzen, die entdeckt werden warten. Dein Ziel ist es, dein Python-Maschinelles Lernen-Wissen zu nutzen, um die Geheimnisse der Tiefsee zu enthüllen.

Skills Graph

Datenaufbereitung und -exploration

In diesem Schritt beginnen Sie mit dem Laden und Aufbereiten der Unterwasserdaten, die von verschiedenen Sensoren gesammelt wurden. Sie werden den Datensatz untersuchen, um Einblicke in die Unterwasserumgebung zu gewinnen und Muster mithilfe der Python-Bibliotheken pandas und numpy zu identifizieren.

In ~/project/data_preprocessing.py:

## data_preprocessing.py

import pandas as pd
import numpy as np

## Laden des Unterwasserdatensatzes in ein pandas DataFrame
underwater_data = pd.read_csv('/home/labex/project/underwater_data.csv')

## Ausführen der Datenaufbereitung und -exploration
print(underwater_data)

Führen Sie das Skript aus:

python data_preprocessing.py

Die folgende Information sollte auf Ihrem Terminal angezeigt werden:

   sensor1  sensor2  sensor3  sensor4
0      1.2      3.4      5.6      2.1
1      2.3      4.5      6.7      3.2
2      3.4      5.6      7.8      4.3

Modelltraining und -bewertung

In diesem Schritt wirst du die Python-Bibliothek scikit-learn nutzen, um Machine Learning-Modelle zur Vorhersage der Orte potenzieller Unterwasserschätze auf der Grundlage der aufbereiteten Daten zu erstellen. Du wirst die Leistung verschiedener Machine Learning-Algorithmen wie Entscheidungsbäume, Random Forests und Support Vector Machines trainieren und bewerten.

In ~/project/model_training.py:

## model_training.py

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

## Lese die Daten aus der Datei "underwater_data.csv"
data = pd.read_csv("/home/labex/project/underwater_data.csv")

## Konvertiere die Daten in ein NumPy-Array
data = np.array(data)

## Extrahiere die Merkmalsmatrix X und die Zielfunktion y
X = data[:, :-1]  ## Verwende alle Zeilen, außer die letzte Spalte als Merkmalsmatrix X
y = data[:, -1]   ## Verwende alle Zeilen, die letzte Spalte als Zielfunktion y

## Teile die aufbereiteten Daten in Trainings- und Testsets auf
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

## Initialisiere und trainiere einen Random Forest Regressor
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

## Bewerte die Leistung des Modells
predictions = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
print(f"Mean Squared Error: {mse}")

Führe das Skript aus:

python model_training.py

Die folgende Information sollte auf Ihrem Terminal angezeigt werden:

Mean Squared Error: 1.8009639999999907

Zusammenfassung

In diesem Labyrinth haben wir eine praxisorientierte Erfahrung für hoffnungsvolle Schatzjäger entworfen, um Python-Maschinelles Lernen-Techniken in der futuristischen Unterwasserstadt anzuwenden. Indem Sie die Unterwasserdaten aufbereiten und untersuchen und Machine Learning-Modelle trainieren, können Sie versteckte Schätze aufdecken und wertvolle Einblicke in die Anwendung von Machine Learning in realen Szenarien gewinnen.