Python机器学习：监督学习算法

Python机器学习：监督学习算法

1. 监督学习简介

监督学习是机器学习中最常见的一种学习方式，它的目标是学习一个输入与输出之间的映射关系，即一个函数。监督学习的训练数据包括输入和输出，学习过程就是从训练数据中学习函数的过程。

2. 监督学习算法

2.1 线性回归

线性回归是一种用于建立输入与输出之间线性关系的监督学习算法，常用于预测数值型的输出，如房价预测、销量预测等。其中，最小二乘法是线性回归的核心思想之一。

代码案例：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建线性回归对象
lr = LinearRegression()

# 训练模型
lr.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = lr.predict(X_test)

2.2 决策树

决策树是一种用于建立输入与输出之间非线性关系的监督学习算法，常用于分类问题。决策树的核心思想是选择最佳的属性进行分裂，以最小化信息熵。

代码案例：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 创建决策树对象
dt = DecisionTreeClassifier()

# 训练模型
dt.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = dt.predict(X_test)

3. 监督学习算法的评价

监督学习算法的评价方法通常包括准确率、精确率、召回率和F1值等。其中，准确率是最常用的评价指标之一。

代码案例：

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score

# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)

# 计算精确率
prec = precision_score(y_test, y_pred)

# 计算召回率
rec = recall_score(y_test, y_pred)

# 计算F1值
f1 = f1_score(y_test, y_pred)

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