机器学习实践教程 教案 第04章 线性模型

教案：机器学习入门教学目标理解机器学习的基本概念及其与传统软件开发的区别。掌握机器学习中的基本概念，如特征、标签、监督学习、无监督学习等。介绍CRISP-DM标准流程，并理解其在机器学习项目中的应用。教学重点机器学习的定义和与传统软件开发的区别。机器学习中的特征与标签的概念。监督学习和无监督学习的分类。CRISP-DM标准流程的理解和应用。教学难点机器学习算法的复杂性和抽象性。CRISP-DM流程中的迭代和优化思想。教学流程一、引入（5分钟）简要介绍机器学习的背景和应用领域。提问学生关于机器学习的初步认识，并引导讨论。二、机器学习概述（10分钟）定义机器学习，并解释“机器”一词的含义。阐述机器学习与传统软件开发的区别，通过图4-1和图4-2进行说明。强调机器学习算法在数据分析和规则抽取中的作用。三、特征与标签（10分钟）使用鸢尾花数据集作为例子，介绍样本、特征、标签的概念。分析数据集中的各个特征，并解释它们对分类任务的重要性。讲解如何根据特征和标签进行机器学习任务的设计。四、机器学习算法的分类（10分钟）介绍监督学习和无监督学习的概念，并解释它们之间的区别。举例说明回归问题和分类问题，并讨论它们在实际应用中的场景。简要介绍半监督学习，并解释其在某些场景下的优势。五、CRISP-DM标准流程（15分钟）详细介绍CRISP-DM标准流程的六个阶段：理解业务、理解数据、准备数据、建模、评估、部署。通过图4-3说明CRISP-DM模型图，并解释流程中的迭代和优化思想。讨论每个阶段在机器学习项目中的具体任务和重要性。六、案例分析（10分钟）选择一个具体的机器学习项目案例，如手写数字识别或房价预测。分析该项目如何应用CRISP-DM标准流程进行开发。引导学生讨论在该项目中可能遇到的挑战和解决方案。七、课堂小结（5分钟）总结机器学习的基本概念和分类。强调CRISP-DM标准流程在机器学习项目中的重要性。布置课后作业，要求学生复习并思考如何应用CRISP-DM流程于一个具体的机器学习项目。八、课后作业要求学生选择一个感兴趣的机器学习应用场景，如情感分析、图像识别等。根据CRISP-DM标准流程，设计一个简要的机器学习项目方案，并说明在每个阶段需要完成的任务和预期成果。鼓励学生查阅相关资料，深入了解所选应用场景的背景知识和现有解决方案。

教案：线性回归教学目标理解线性回归的基本概念及其应用场景。掌握线性回归的模型公式，包括一维和多维情况。学会使用scikit-learn库中的LinearRegression类进行线性回归模型的训练和预测。了解线性回归模型的参数，包括权重（coef_）和截距（intercept_）。理解残差的概念，并能够计算均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）来评估模型性能。教学重点线性回归模型的理解和应用。scikit-learn库中LinearRegression类的使用。模型参数的解释及模型性能评估方法。教学难点多维线性回归模型公式的理解。模型性能评估指标的计算和应用。教学流程一、引入（5分钟）简要介绍线性回归的概念和应用场景，如房价预测、销售额预测等。展示线性数据的示例图（图4-4），引导学生理解线性关系的概念。二、线性回归模型公式（10分钟）讲解一维线性回归模型公式，并通过示例图（图4-5）解释如何找出最佳拟合直线。扩展到多维线性回归模型公式，解释权重（w）和特征（x）的概念，并给出公式。三、scikit-learn库介绍（10分钟）介绍scikit-learn库在机器学习中的重要性和应用。演示如何使用pip命令安装scikit-learn库。四、波士顿房价预测任务（15分钟）导入波士顿房价数据集，并解释数据集的结构。展示如何加载数据集，并分离特征集（X）和目标集（y）。使用LinearRegression类创建线性回归模型对象，并进行数据适配（fit）。使用predict方法进行预测，并解释预测结果。五、线性回归参数解释（10分钟）解释模型参数coef_（权重）和intercept_（截距）的含义。展示如何获取这些参数，并解释它们与模型公式的关系。六、残差与模型评估（15分钟）解释残差的概念，并展示如何计算残差。使用柱状图展示残差分布（图4-6）。介绍均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）的概念，并解释它们如何衡量模型性能。展示如何计算MSE和MAE，并讨论它们在模型评估中的应用。七、课堂练习（10分钟）要求学生使用scikit-learn库进行简单的线性回归模型训练，并对给定数据进行预测。要求学生计算并解释模型的coef_、intercept_、MSE和MAE。八、课堂小结（5分钟）总结线性回归模型的基本概念和应用。强调scikit-learn库在机器学习中的重要作用和便利性。强调模型评估的重要性，并解释MSE和MAE在评估模型性能时的应用。九、课后作业要求学生选择一个感兴趣的线性回归应用场景（如学生成绩预测、商品销量预测等），并使用scikit-learn库进行建模和预测。要求学生计算模型的coef_、intercept_、MSE和MAE，并解释这些参数和指标的含义。鼓励学生查阅相关资料，深入了解线性回归模型的优化方法和进阶应用。

教案：岭回归教学目标理解岭回归的概念及其在线性回归过拟合问题中的应用。掌握岭回归成本函数中的正则化项及其对模型系数的影响。学会使用Bootstrap方法分析线性回归与岭回归在系数分布上的差异。熟练使用scikit-learn库中的Ridge类进行岭回归模型的训练和预测。教学重点岭回归的原理及其解决过拟合的机制。Bootstrap方法在岭回归系数分析中的应用。教学难点岭回归成本函数中正则化项的理解。岭回归参数（特别是正则化参数α）的调整及其对模型性能的影响。教学流程一、引入（5分钟）回顾线性回归模型，并指出其在处理某些数据集时可能出现的过拟合问题。引出岭回归作为解决过拟合问题的一种有效方法。二、岭回归原理介绍（10分钟）详细介绍岭回归的原理，包括在成本函数中添加正则化项的作用。解释正则化项中正则化参数α的意义及其对模型系数的影响。阐述岭回归如何通过调整α的值来控制模型的复杂度，避免过拟合。三、Bootstrap方法介绍（5分钟）介绍Bootstrap方法的基本概念及其在统计推断中的应用。解释为何使用Bootstrap方法来分析岭回归的系数分布。四、自定义函数实现（10分钟）展示并解释bootstrap函数的代码实现，包括其输入参数、内部逻辑和返回值。演示如何使用bootstrap函数进行重复抽样并获取模型系数的分布。五、系数分布比较（10分钟）演示如何使用LinearRegression类适配数据集，并使用bootstrap函数获取系数分布。绘制一般线性回归的系数直方图（图4-8）。引入Ridge类进行岭回归适配，并再次使用bootstrap函数获取系数分布。比较两种模型的系数分布，解释岭回归在控制系数大小上的作用。六、岭回归参数调整（10分钟）讲解岭回归中正则化参数α的作用及其对模型性能的影响。演示如何调整α的值，并观察其对模型系数和预测性能的影响。强调在实践中如何根据数据特点和需求选择合适的α值。七、课堂练习（15分钟）要求学生使用scikit-learn库中的Ridge类进行岭回归模型的训练，并调整α的值观察其对模型性能的影响。要求学生使用Bootstrap方法分析不同α值下岭回归模型的系数分布，并绘制直方图进行比较。八、课堂小结（5分钟）总结岭回归的原理及其在解决过拟合问题中的应用。强调Bootstrap方法在分析模型系数分布中的重要作用。提醒学生在实践中注意选择合适的正则化参数α以获得更好的模型性能。九、课后作业要求学生选择一个包含过拟合问题的数据集，并使用岭回归进行建模和分析。要求学生绘制不同α值下岭回归模型的系数直方图，并解释其含义。鼓励学生查阅相关资料，深入了解其他正则化方法（如Lasso回归）及其在机器学习中的应用。

教案：LASSO回归教学目标理解LASSO回归的原理，特别是其与岭回归的区别和联系。掌握LASSO回归在特征选择和避免过拟合方面的应用。学会使用sklearn库中的Lasso和LassoCV类进行LASSO回归模型的训练和参数调优。教学重点LASSO回归的正则化项及其作用。LASSO回归与岭回归的对比。LASSO回归在特征选择中的应用。教学难点理解LASSO回归如何通过调整正则化参数alpha来影响模型复杂度。如何选择合适的alpha参数以达到最佳模型性能。教学流程一、引入（5分钟）回顾岭回归的概念和原理，引出LASSO回归作为另一种解决过拟合和特征选择问题的方法。简要介绍LASSO回归与岭回归的异同点。二、LASSO回归原理介绍（10分钟）详细介绍LASSO回归的原理，特别是其成本函数中的正则化项。对比岭回归和LASSO回归的正则化项，解释为什么LASSO回归能够产生稀疏解（即许多系数为0）。阐述LASSO回归在特征选择方面的优势。三、基本用法演示（10分钟）演示如何使用sklearn库生成模拟数据集，并展示数据集的特征数量和有效特征数量。演示如何创建Lasso对象并适配数据集，解释fit方法的作用。展示如何查看LASSO回归模型的系数，并解释为什么许多系数为0。四、非零系数分析（10分钟）通过修改alpha参数的值，演示LASSO回归模型中非零系数的变化。解释为什么当alpha为0时，LASSO回归退化为线性回归。强调LASSO回归在特征选择方面的潜力。五、寻找最佳alpha参数（10分钟）介绍LassoCV类的功能和用途。演示如何使用LassoCV来自动选择最佳的alpha参数。解释如何选择alpha参数以达到最佳模型性能。六、特征选择（10分钟）展示如何使用LassoCV选择出的非零系数对应的特征，即进行特征选择。演示如何通过选择出的特征构建新的数据集，并展示新数据集的维度。强调特征选择在实际问题中的重要性。七、课堂练习（15分钟）要求学生自己使用Lasso和LassoCV对给定的数据集进行LASSO回归建模和参数调优。要求学生分析不同alpha参数下模型系数的变化，并解释其含义。鼓励学生尝试使用特征选择后的数据集进行模型训练和预测，并比较其性能。八、课堂小结（5分钟）总结LASSO回归的原理和用法，强调其在特征选择和避免过拟合方面的优势。回顾如何选择最佳的alpha参数，以及如何使用特征选择来提升模型性能。鼓励学生进一步探索LASSO回归在其他实际问题中的应用。九、课后作业要求学生收集一个具有较多特征的数据集，并使用LASSO回归进行建模和特征选择。要求学生在报告中详细解释建模过程、选择的alpha参数、选出的特征以及模型的性能表现。鼓励学生查阅相关资料，进一步了解LASSO回归的理论基础和实际应用。

教案：逻辑回归教学目标理解逻辑回归的基本原理，包括其模型公式和sigmoid函数的作用。学会使用sklearn库中的LogisticRegression类进行逻辑回归模型的训练和预测。掌握如何分割数据集为训练集和测试集，并理解其重要性。了解混淆矩阵在分类问题中的应用，以及准确率作为评价指标的局限性。教学重点逻辑回归的模型公式和sigmoid函数的作用。使用LogisticRegression类进行模型训练和预测。数据集的分割以及训练集和测试集的概念。教学难点理解sigmoid函数在逻辑回归中的应用。混淆矩阵的解读及其在分类问题中的重要性。教学流程一、引入（5分钟）简要回顾线性回归，引出分类问题与逻辑回归的关联。提出问题：如何使用线性回归解决分类问题？二、逻辑回归原理介绍（10分钟）详细介绍逻辑回归的模型公式，包括线性回归部分和sigmoid函数。解释sigmoid函数的性质，如值域、单调性和在分类问题中的应用。展示sigmoid函数的图像，帮助学生直观理解其特性。三、iris数据集介绍（5分钟）简要介绍iris数据集的内容，包括四种特征和三种类别。说明为何选择iris数据集作为逻辑回归的示例。四、训练集与测试集的分割（10分钟）解释为何需要分割数据集为训练集和测试集。详细介绍train_test_split函数的作用和参数。演示如何使用train_test_split函数分割iris数据集。强调分层抽样的重要性，并解释其原理。五、逻辑回归模型的训练与预测（10分钟）导入LogisticRegression类，并创建逻辑回归模型对象。使用训练集数据训练模型。使用测试集数据进行预测，并计算准确率。讨论准确率作为评价指标的局限性。六、混淆矩阵的介绍与应用（10分钟）引入混淆矩阵的概念，解释其在分类问题中的重要性。演示如何使用confusion_matrix函数计算混淆矩阵。解读混淆矩阵，包括真正例（TP）、假正例（FP）、真反例（TN）和假反例（FN）的含义。引导学生讨论如何通过混淆矩阵进一步评估模型性能