机器学习实战作业模板代码剖析与讲解——从基础到构建实战模型

2023-11-23 09:20:03

随着机器学习在各个领域的广泛应用，实战项目经验变得尤为重要。机器学习实战作业模板代码提供了基础框架，帮助我们快速上手实战项目。在本文中，我们将深入剖析作业2和作业3的模板代码，提炼出模型训练时的常用操作，包括CSV文件的输入输出、NumPy的数组操作、Keras训练模型的步骤等，为读者提供从基础构建实战模型的指导。

剖析CSV文件输入输出操作

CSV（逗号分隔值）文件是机器学习中常用的数据格式。模板代码中，我们使用Pandas库读取CSV文件。Pandas提供了一个名为read_csv()的方法，用于从CSV文件中加载数据。我们可以通过指定文件路径或URL来读取数据。例如：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')

读取CSV文件后，我们可以使用Pandas提供的各种方法来操作数据。例如，我们可以使用head()方法查看前几行数据，使用tail()方法查看最后几行数据，使用info()方法查看数据类型和缺失值信息等。

# 查看前5行数据
data.head()

# 查看最后5行数据
data.tail()

# 查看数据类型和缺失值信息
data.info()

剖析NumPy数组操作

NumPy是一个强大的科学计算库，在机器学习中广泛使用。模板代码中，我们使用NumPy来对数据进行预处理和操作。例如，我们可以使用NumPy的reshape()方法将数据重塑为所需的形状，使用split()方法将数据分成训练集和测试集，使用normalize()方法对数据进行归一化等。

import numpy as np

# 将数据重塑为所需的形状
data = np.reshape(data, (1000, 28, 28))

# 将数据分成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = np.split(data, [800, 900])

# 对数据进行归一化
X_train = np.normalize(X_train, axis=1)
X_test = np.normalize(X_test, axis=1)

剖析Keras训练模型的步骤

Keras是一个高级的神经网络API，在机器学习中广泛使用。模板代码中，我们使用Keras来构建和训练模型。Keras提供了简单的API，使我们能够轻松地构建和训练各种神经网络模型。

# 导入Keras
import keras

# 构建模型
model = keras.Sequential([
  keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
  keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=128, validation_data=(X_test, y_test))