[PYTHON] J'ai essayé de comprendre l'apprentissage supervisé de l'apprentissage automatique d'une manière facile à comprendre, même pour les ingénieurs serveurs 1

Qu'est-ce que l'apprentissage supervisé?

Par exemple, prédisez votre revenu annuel. En conséquence, c'est une IA qui peut juger si elle est de 5 millions ou plus ou moins.

Je vais obtenir des informations pour faire une prédiction. Faisons ce qui suit cette fois

--Âge

J'attends ces conditions. Il existe différentes manières de prédire, mais cette fois

Utilisons une méthode de prédiction appelée régression logistique </ b>. La régression logistique est un mécanisme prévisible de classification des classes.

Dessinons-le en python

//Description de l'argument
////C Modifier la précision (plus le nombre est élevé, plus la réponse est calculée de manière détaillée)
////max_iter nombre maximum d'itérations(Spécifiez la valeur maximale pour ne pas trop calculer et augmenter le nombre de boucles)
////random_état N'est-ce pas exactement ce que vous attendiez, avec ou sans nombres aléatoires? À utiliser lorsque vous ressentez quelque chose comme (la même valeur est renvoyée s'il s'agit d'un entier)
lr = LogisticRegression(C=1000.0, max_iter=100, random_state=0)
lr.fit("âge,Période d'éducation,Données matricielles des heures de travail"), column_or_1d("Ligne d'évaluation"))

Par exemple, supposons que vous ayez des données comme celle-ci

âge Pays Période d'éducation temps de travail Revenu supérieur à 500
30 JPN 12 40 0
15 USA 9 80 1
26 JPN 9 40 0
65 JPN 9 40 1

Les données d'origine sont maintenant complètes

Nourrissez les données. Et faire une prédiction

train_pred = lr.predict("âge,Période d'éducation,Données matricielles des heures de travail")

//le score est la précision.
lr.score("âge,Période d'éducation,Données matricielles des heures de travail",column_or_1d("Ligne d'évaluation"))

Donc dans ce cas, si le score dépasse 1, cela signifie qu'il dépasse 5 millions. Pour vérifier les valeurs individuelles, définissez les valeurs suivantes Par exemple) 30 ans, établissement d'enseignement: 16 ans, 40 heures par semaine

yhat = lr.predict(np.array([[30, 16, 40]]))[0]

print( yhat)
print('Votre revenu annuel est de 5 millions' + ('C'est moins que' if yhat == 0 else 'c'est tout'))

C'est la réponse apportée par l'apprentissage automatique.

En résumé

Pour résumer le flux

  • J'utiliserai la régression logistique --en forme
  • Obtenez un score, voyez quels types de résultats sont renvoyés et vérifiez
  • Obtenez ce que vous voulez avec prédire

Sera

Épilogue

Le but de cette fois était d'essayer l'apprentissage automatique pour le moment. Si vous le savez, vous irez naturellement à l'endroit où vous souhaitez améliorer la précision. pense. J'aimerais l'écrire dans un autre article.

Je n'ai pas abordé la grammaire détaillée cette fois, donc je pense que ce sera un autre article (si vous en avez envie).

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