人工智能技术及应用 第2版 课件 2.5 机器学习实战应用

机器学习实战乳腺癌分类与房价预测CONTENT目录乳腺癌分类01房价预测0201乳腺癌分类数据说明0201乳腺癌数据集概述威斯康星州乳腺癌数据集由Dr.WilliamH.Wolberg收集，包含30个特征，用于描述乳腺肿瘤的多种测量值，目标是区分良性与恶性肿瘤。数据集应用范围这两个数据集广泛应用于机器学习领域，包括分类任务、特征选择和模型评估等，是研究和实践中不可或缺的资源。代码实现乳腺癌分类任务实现通过导入必要库，加载数据集，划分训练测试集，配置SVM模型，训练并评估模型性能，最终对测试集进行预测，实现乳腺癌的准确分类。数据处理与模型训练在两个机器学习任务中，都涉及到数据的预处理、特征选择、模型配置及训练过程，确保了模型能够有效地学习和预测目标变量。模型配置乳腺癌分类模型配置在乳腺癌分类任务中，选用支持向量机（SVM）算法并搭配线性核，通过设置正则化参数C为1.0，有效平衡了模型复杂度与泛化能力。模型配置的重要性模型配置是机器学习过程中的关键步骤，正确选择和设置算法参数对于提高模型性能、适应特定数据集和任务至关重要。模型训练模型训练的重要性模型训练是机器学习过程中的一个关键步骤，它涉及到使用训练数据来调整模型的参数，以便模型能够学习到数据中的模式和关系。乳腺癌分类任务的模型选择在乳腺癌分类任务中，我们选择了支持向量机（SVM）作为模型，并使用了线性核。这种选择有助于提高模型的准确性和效率。验证模型数据集划分在验证模型的过程中，首先需要将数据集划分为训练集和测试集。这里采用80%的数据作为训练集，20%的数据作为测试集，以便对模型进行有效的训练和评估。模型训练与配置使用线性核的支持向量机（SVM）模型进行训练，通过调整参数C来优化模型性能。此步骤是确保模型能够准确学习数据特征并做出预测的关键。模型评估与交叉验证通过计算训练集和测试集上的准确率来评估模型的性能。在本例中，模型在训练集上的准确率为97.36%，在测试集上的准确率为92.11%，显示出良好的泛化能力。预测模型数据准备与划分在构建预测模型之前，首要步骤是加载并准备数据集，然后将其划分为特征值和目标值。接着，将数据集分为训练集和测试集，以便进行模型的训练和验证。模型配置与训练选择合适的机器学习模型并进行配置是关键步骤之一。例如，在乳腺癌分类任务中，我们可以选择支持向量机（SVM）作为模型，并使用线性核进行配置。然后，使用训练集数据对模型进行训练。模型验证与预测训练完成后，需要评估模型的性能。这可以通过交叉验证法或其他评估指标来完成。最后，使用训练好的模型对新数据进行预测，并输出预测结果。02房价预测线性回归原理线性回归模型定义线性回归是一种统计方法，通过建立因变量与一个或多个自变量之间的线性关系模型，用于预测和分析数据。房价预测应用在房价预测中，线性回归尝试找到一条直线，这条直线能够最好地描述房价与特征变量之间的关系。最小二乘法原理线性回归模型通过最小化预测值和实际房价之间的差异（通常是使用最小二乘法），来估计特征变量对房价的影响程度。数据加载数据准备与划分加载数据集后，进行数据清洗和预处理是关键步骤，包括处理缺失值、异常值等，并将数据集划分为训练集和测试集以供后续使用。#特征值boston_df=boston_df[['LSTAT','CRIM','RM']]X=np.array(boston_df)#目标值y=np.array(boston_df['MEDV'])#数据集划分fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitX_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=10)03模型拟合01数据准备的重要性在模型拟合过程中，数据准备是基础且关键的一步。它包括加载数据集、划分特征值和目标值，以及将数据集分为训练集和测试集，为后续的模型训练和验证打下坚实的基础。02模型选择与配置选择合适的模型并进行适当配置是模型拟合的核心环节。例如，在乳腺癌分类任务中，选择了支持向量机（SVM）作为模型，并指定了线性核函数，这一步骤直接影响到模型的学习能力和预测准确性。03模型训练与验证使用训练数据对选定的模型进行训练，并通过交叉验证等方法评估其性能，是确保模型能够准确学习数据模式的关键步骤。通过计算准确率等方式验证模型的好坏，为最终的预测提供可靠保障。使用模型预测#创建线性回归模型model=LinearRegression()#将模型拟合到样本数据上mod