Классификация — это тип контролируемого машинного обучения.
Python — это основной язык программирования, который сегодня используется в приложениях машинного обучения и исследованиях. Scikit Learn — это библиотека, которая используется в python и позволяет создавать объекты, которые в конечном итоге могут соответствовать данным.
Во-первых, установите библиотеку обучения Scikit, чтобы можно было использовать ее функциональные возможности. Ниже приведен фрагмент кода для этого. (Я использую Mac.)
$pip3 install sklearn
Классификатор имеет входы и выходы. Результат — это предсказание; которые компьютер будет передавать с 0 или 1. Входные данные - это характеристики объекта, который прогнозируется.
from sklearn import tree
В научном наборе есть много объектов машинного обучения. Тот, который вы будете использовать, это «дерево».
Далее характеристики того, что предсказывается:
features = [[140,1],[130,1],[150,0],[170,0]] labels = [0,0,1,1]
Затем создайте объект алгоритма машинного обучения, который создаст набор правил вокруг классификатора.
# set of rules (classifier) classifier = tree.DecisionTreeClassifier()
Затем классификатор, построенный на этом «наборе правил» (алгоритме).
# algorithm that sets the rules classifier = classifier.fit(features,labels)
Наконец, протестируйте классификатор на данных, которые он еще не видел, и отобразите результат.
print(classifier.predict([[165,0]]))
Спасибо
