Ваша первая модель машинного обучения

1. Подготовка данных

Перед тем как приступить к обучению модели, нужно подготовить данные. Этот этап включает в себя загрузку набора данных и его предварительную обработку.

Используя библиотеку pandas, вы можете легко загрузить набор данных в формате CSV:

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

Чтобы понять структуру данных и их содержание, применяются методы head(), info() и describe(). Эти методы помогают получить первые строки набора данных, узнать информацию о типах столбцов и вывести базовую статистику:

print(data.head())
print(data.info())
print(data.describe())

2. Разделение данных на признаки и целевые значения

Модели машинного обучения требуют двух компонентов: признаки (или объясняющие переменные) и целевые значения (результаты, которые мы пытаемся предсказать). Разделим набор данных на эти две части:

X = data.drop(columns=['target_column'])
y = data['target_column']

Здесь X содержит все признаки, а y — целевые значения.

3. Разделение данных на обучающую и тестовую выборки

Чтобы проверить, насколько хорошо модель справляется с новыми данными, важно разделить набор на обучающие и тестовые данные. Это делается с помощью метода train_test_split из библиотеки Scikit-learn:

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

Здесь 80% данных используются для обучения модели, а 20% — для тестирования.

4. Выбор модели

Один из самых простых и популярных алгоритмов машинного обучения — это дерево решений. Мы используем его для обучения модели. В Scikit-learn это можно сделать следующим образом:

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor

model = DecisionTreeRegressor()
model.fit(X_train, y_train)

После вызова метода fit(), модель обучается на данных, находя зависимости между признаками и целевыми значениями.

5. Оценка модели

После того как модель обучена, нужно проверить её точность на тестовых данных. Сначала делаем предсказания:

predictions = model.predict(X_test)

Затем сравниваем предсказания с реальными значениями. Метрика среднеквадратичной ошибки (MSE) является одной из самых популярных для регрессионных задач:

from sklearn.metrics import mean_squared_error

mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
print(f"Mean Squared Error: {mse}")

Чем ниже MSE, тем точнее ваша модель.

6. Улучшение модели

Чтобы улучшить точность модели, можно использовать разные подходы, такие как:

• Настройка гиперпараметров: например, можно изменить глубину дерева решений.
• Использование других алгоритмов: попробовать другие модели, такие как случайный лес или линейную регрессию.
• Больше данных: увеличение объема обучающих данных также может повысить точность модели.

Заключение

Создание первой модели машинного обучения — это важный шаг для понимания основ этой области. Начав с простых алгоритмов, таких как деревья решений, и применив шаги предварительной обработки данных, разделение набора и оценку результатов, вы сможете постепенно совершенствовать свои навыки в машинном обучении.