PYTHON机器学习核心算法编程实例

在Python中，机器学习的核心算法有很多，例如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。下面我将分别介绍这些算法的基本原理和编程实例。

1. 线性回归

线性回归是一种简单的机器学习方法，它试图找到一个超平面（也称为决策边界），将训练数据分为两个部分：一部分是正例，另一部分是负例。线性回归的目标是最小化预测值与实际值之间的平方误差。

```python

from sklearn.linear_model import LinearRegression

from sklearn.model_selection import train_test_split

import numpy as np

# 生成模拟数据

X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4]])

y = np.array([3, 6, 3, 8, 9])

# 划分训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并训练模型

regressor = LinearRegression()

regressor.fit(X_train, y_train)

# 预测

y_pred = regressor.predict(X_test)

print("真实值:", y_test)

print("预测值:", y_pred)

```

2. 逻辑回归

逻辑回归是一种二分类算法，它使用逻辑函数来预测一个样本属于正类还是负类。逻辑回归的目标是最大化对数似然函数。

```python

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

from sklearn.model_selection import train_test_split

import numpy as np

# 生成模拟数据

X = np.array([[0, 0], [1, 1], [1, 0], [0, 1], [0, 1]])

y = np.array([0, 1, 0, 1, 0])

# 划分训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并训练模型

logreg = LogisticRegression()

logreg.fit(X_train, y_train)

# 预测

y_pred = logreg.predict(X_test)

print("真实值:", y_test)

print("预测值:", y_pred)

```

3. 决策树

决策树是一种基于树结构的机器学习算法，它通过递归地划分数据集来构建决策树。每个节点代表一个特征，每个分支代表一个条件，每个叶节点代表一个类别。

```python

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

from sklearn.model_selection import train_test_split

import numpy as np

# 生成模拟数据

X = np.array([[0, 0], [1, 1], [1, 0], [0, 1], [0, 1]])

y = np.array([0, 1, 0, 1, 0])

# 划分训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并训练模型

clf = DecisionTreeClassifier()

clf.fit(X_train, y_train)

# 预测

y_pred = clf.predict(X_test)

print("真实值:", y_test)

print("预测值:", y_pred)

```

4. 随机森林

随机森林是一种基于树结构的机器学习算法，它通过构建多个决策树来提高模型的泛化能力。每个决策树都是从原始数据中随机抽取一定数量的特征进行训练。

```python

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

from sklearn.model_selection import train_test_split

import numpy as np

# 生成模拟数据

X = np.array([[0, 0], [1, 1], [1, 0], [0, 1], [0, 1]])

y = np.array([0, 1, 0, 1, 0])

# 划分训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并训练模型

rf = RandomForestClassifier()

rf.fit(X_train, y_train)

# 预测

y_pred = rf.predict(X_test)

print("真实值:", y_test)

print("预测值:", y_pred)

```

5. 支持向量机

支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法，它通过寻找最优的超平面将不同类别的数据分开。支持向量机的主要优点是可以处理高维数据和非线性问题。

```python

from sklearn.svm import SVC

from sklearn.model_selection import train_test_split

import numpy as np

# 生成模拟数据

X = np.array([[0, 0], [1, 1], [1, 0], [0, 1], [0, 1]])

y = np.array([0, 1, 0, 1, 0])

# 划分训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并训练模型

svc = SVC()

svc.fit(X_train, y_train)

# 预测

y_pred = svc.predict(X_test)

print("真实值:", y_test)

print("预测值:", y_pred)

```