初探机器学习：从 10 行代码开始的征程

从入门到精通：10 行代码入门机器学习

在数字化的时代浪潮中，机器学习（ML）已成为一股不可忽视的力量。它赋予计算机从数据中学习和做出决策的能力，从而在各行各业引发变革。

对于初学者而言，机器学习的复杂性可能让人望而生畏。但是，通过分解它背后的基本原理，即使是新手也可以迈出第一步。本文将带你踏上机器学习之旅，仅需 10 行 Python 代码。

10 行代码解析

首先，让我们来看看这 10 行代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# 1. 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 2. 准备数据
X = data[['feature1', 'feature2']]  # 特征
y = data['target']  # 标签

# 3. 分割数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 4. 创建模型
model = LinearRegression()

# 5. 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 6. 评估模型
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)

# 7. 打印评估结果
print('MSE:', mse)
print('R2:', r2)

# 8. 保存模型
import pickle
pickle.dump(model, 'model.pkl')

# 9. 加载模型
loaded_model = pickle.load('model.pkl')

# 10. 使用模型进行预测
new_data = pd.DataFrame([[1, 2]])
prediction = loaded_model.predict(new_data)

print('预测：', prediction)

逐行解读

1. 加载数据： 我们从 CSV 文件中加载数据。
2. 准备数据： 提取特征（X）和标签（y）。
3. 分割数据： 将数据分为训练集和测试集。
4. 创建模型： 使用线性回归模型。
5. 训练模型： 使用训练集训练模型。
6. 评估模型： 使用测试集评估模型的准确性。
7. 打印评估结果： 输出均方误差 (MSE) 和决定系数 (R2)。
8. 保存模型： 将训练好的模型序列化到文件中。
9. 加载模型： 从文件中加载已训练的模型。
10. 使用模型进行预测： 输入新数据并获得预测。

机器学习的本质

这些代码展示了机器学习中的几个基本概念：

• 数据： 机器学习模型依赖于数据进行学习和做出决策。
• 特征： 数据中的特定属性，用于训练模型。
• 标签： 目标变量，用于监督模型的学习。
• 模型： 算法，从数据中学习并做出预测。
• 训练： 使用训练集调整模型的参数。
• 评估： 使用测试集衡量模型的准确性。

迈向更广阔的世界

这 10 行代码只是机器学习入门的一瞥。随着你深入研究，你会发现更复杂的算法、更高级的数据处理技术以及更广泛的应用。

从图像识别到自然语言处理，机器学习正在改变我们与世界互动的方式。拥抱它，解锁其潜力，开启一个充满创新和影响力的未来。