Python 机器学习

简介

在这个实验中，你将置身于一个未来主义的水下城市，扮演一名深海寻宝猎人。你的任务是运用 Python 机器学习技能分析水下数据，找到隐藏的宝藏。这座水下城市充满了神秘的文物和珍贵的宝藏，等待着被发现。你的目标是利用你对 Python 机器学习的了解，揭开海洋深处的秘密。

Skills Graph

数据预处理与探索

在这一步中，你将首先加载并预处理从各种传感器收集到的水下数据。你将探索数据集，以深入了解水下环境，并使用 Python 的 pandas 和 numpy 库识别模式。

在 ~/project/data_preprocessing.py 中：

## data_preprocessing.py

import pandas as pd
import numpy as np

## 将水下数据集加载到 pandas DataFrame 中
underwater_data = pd.read_csv('/home/labex/project/underwater_data.csv')

## 执行数据预处理和探索
print(underwater_data)

运行脚本：

python data_preprocessing.py

终端应显示以下信息：

   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

模型训练与评估

在这一步中，你将使用 Python 的 scikit-learn 库，基于预处理后的数据构建机器学习模型，用于预测潜在水下宝藏的位置。你将训练并评估各种机器学习算法的性能，如决策树、随机森林和支持向量机。

在 ~/project/model_training.py 中：

## 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

## 从 "underwater_data.csv" 文件读取数据
data = pd.read_csv("/home/labex/project/underwater_data.csv")

## 将数据转换为 NumPy 数组
data = np.array(data)

## 提取特征矩阵 X 和目标变量 y
X = data[:, :-1]  ## 使用所有行，除最后一列作为特征矩阵 X
y = data[:, -1]   ## 使用所有行，最后一列作为目标变量 y

## 将预处理后的数据拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

## 初始化并训练随机森林回归器
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

## 评估模型性能
predictions = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
print(f"均方误差：{mse}")

运行脚本：

python model_training.py

终端应显示以下信息：

均方误差: 1.8009639999999907

总结

在这个实验中，我们为有抱负的寻宝者设计了一次实践体验，让他们在未来主义的水下城市中应用 Python 机器学习技术。通过预处理和探索水下数据以及训练机器学习模型，你可以发现隐藏的宝藏，并深入了解机器学习在现实世界场景中的应用。