Scikit-Learn宝典：揭秘多维采样预测

人工智能

2023-10-18 19:36:26

导言

踏入机器学习世界的殿堂，Scikit-Learn可谓一座宝塔，指引我们探索数据的奥秘。在本指南的第二章，我们将深入浅出地探讨从多维采样中预测输出的奥秘，为您开启预测世界的大门。

有监督学习：携手共舞，洞悉关联

有监督学习，顾名思义，就是让机器从带标签的数据中学习，找到输入和输出之间的关联。Scikit-Learn中，所有有监督预测器都遵循相同的套路：

fit(X, y) ：张开怀抱，接受已知数据X和标签y的洗礼，从中学习内在规律。
predict(X) ：当无标签数据X摆在面前时，预测器施展魔法，预言其对应的标签。

从多维采样中预测：揭开神秘面纱

本次探险，我们的目标是预测多维采样中的输出。这里的“多维”，是指输入数据X不再是简单的二维数组，而是多维数组，拥有更多维度。这就像给机器学习算法戴上了多维眼镜，让它更全面地审视世界。

Scikit-Learn并未直接提供专门针对多维采样预测的方法。但我们拥有一个秘密武器——“reshape”大法。通过reshape，我们可以将多维数组巧妙地转换成二维数组，从而让Scikit-Learn的预测器挥洒自如。

案例剖析：房屋价格预测

假设我们拥有一个数据集，其中每一行代表一栋房屋，每一列代表房屋的一个特征，如面积、卧室数量等。此外，我们还知道每一栋房屋的价格（标签）。

如果我们想预测新房屋的价格，我们就可以将新房屋的特征作为多维采样X，然后使用Scikit-Learn的线性回归模型对其进行reshape，变成二维数组，最后用预测器predict(X)获得预测价格。

代码演练：敲开预测之门

让我们用代码来实践一番：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 多维采样：房屋特征
X = np.array([
    [1000, 3],
    [2000, 4],
    [3000, 5],
])

# 标签：房屋价格
y = np.array([100000, 200000, 300000])

# reshape为二维数组
X_reshaped = X.reshape(-1, 1)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_reshaped, y)

# 预测新房屋价格
new_house = np.array([1500, 3])
new_house_reshaped = new_house.reshape(-1, 1)
predicted_price = model.predict(new_house_reshaped)

# 输出预测价格
print("预测价格：", predicted_price)