如何训练机器学习模型？

机器学习中有很多概念是初学者应该掌握的。这些概念之一是机器学习模型的训练。因此，如果您以前从未训练过机器学习模型，那么本文适合您。在本文中，我将引导您了解如何使用 Python 训练机器学习模型。

为什么我们需要训练机器学习模型？

机器学习中的大多数概念都围绕着训练机器学习模型，但是为什么需要训练模型呢？答案是我们训练一个模型来找到自变量和因变量之间的关系，以便我们可以预测因变量的未来值。

因此，机器学习模型训练背后的唯一想法是找到自变量 (x) 和因变量 (y) 之间的关系。所以如果你是机器学习新手，你一定听说过模型训练。在下面的部分中，我将引导您了解如何使用 Python 训练您的第一个机器学习模型。

使用 Python 训练机器学习模型

要训​​练您的第一个机器学习模型，您需要有一个数据集。假设您是初学者，我现在不会引导您了解非常复杂的数据集。所以在这里我将使用经典数据，这是数据科学新手中非常著名的数据集。因此，让我们导入此任务所需的必要 Python 库和数据集：

从 sklearn.datasets 导入 numpy 作为 np 从 sklearn.linear_model 导入 load_iris 导入 LogisticRegression iris = load_iris()

现在，我将把这些数据分成两部分（x 和 y），在 x 中，我将存储预测 y 所需的自变量，在 y 中，我将存储目标变量（也称为标签）：

x = iris.data[:,(2,3)] #花瓣长度，花瓣宽度 y = (iris.target).astype(np.int)

现在下一步是选择机器学习算法。由于这个问题是基于分类的，所以我在这里将简单地使用逻辑回归算法。以下是我们训练机器学习模型的方法：

模型 = LogisticRegression() model.fit(x, y)

我们只需使用以下函数将特征 x 和目标标签 y 拟合到模型中 模型.fit() Python 中 scikit-learn 库提供的方法。

概括

这就是您可以轻松训练机器学习模型的方法。接下来您可以采取的步骤是开始在更复杂的数据集上训练模型。当然，复杂的数据需要准备很多次，但一旦准备好，就再次经历相同的过程。您可以找到超过 200 个已解决和解释的机器学习项目 这里。现在，您可以学习使用不同类型的问题和数据集来训练许多机器学习模型。希望您喜欢这篇关于如何训练机器学习模型的文章。请随时在下面的评论部分提出您的宝贵问题。