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【学习笔记】利用chatGPT入门机器学习（附代码）

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1. 线性回归的例子：从简单到复杂

2. 使用随机森林分类器对鸢尾花数据集进行分类

3.?使用支持向量机分类器对乳腺癌数据集进行分类

机器学习算法可以用很多方法分类，但一种常见的分类方法是根据算法是监督学习、无监督学习还是半监督学习。

监督学习算法在标记数据上训练，其中训练集中的每个例子都提供了正确的输出。监督学习的目标是通过在训练数据中找到模式来对新的、未见过的例子进行预测。监督学习的常见应用包括图像分类、语音识别和自然语言处理。

无监督学习算法没有给出任何标记训练示例。相反，它们用于通过将类似的例子分组来找到数据中的模式。聚类和降维是无监督学习的常见类型。

半监督学习算法介于监督学习和无监督学习之间。它们在标记和未标记的例子上进行训练，在标记所有数据费用或时间昂贵时可能很有用。

监督学习算法是在标记数据上训练的，其中训练集中的每个例子都提供了正确的输出。有许多不同类型的监督学习算法，包括：

1. 线性回归：该算法用于预测连续值，例如给定房屋的特征（例如卧室数量、平方英尺数）的房屋价格。

2. 逻辑回归：该算法用于预测二进制结果，例如客户是否会流失。

3. 决策树：该算法用于基于一系列决策进行预测，每个决策都由树中的分支点表示。

4. 支持向量机（SVM）：该算法用于在高维空间中找到最大程度分离不同类别的超平面。

5. 朴素贝叶斯：该算法基于贝叶斯定理，根据事件发生的可能性进行预测。

6. 神经网络：这些算法受到大脑的结构和功能的启发，由多个“神经元”组成，这些神经元处理和传输信息。

无监督学习算法没有给出任何标记训练示例。常见的无监督学习算法包括：

1. 聚类：该算法用于将数据分成若干组（称为簇），使得簇内的数据点相似性较大，而簇间的数据点相似性较小。

2. 降维：该算法用于将数据映射到较低维度的空间中，以便更容易可视化或分析。常用的降维方法包括主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）。

3. 异常检测：该算法用于在数据中寻找异常值，例如网络流量中的攻击行为或医疗数据中的异常健康指标。

4. 关联规则学习：该算法用于发现数据中的频繁项集并挖掘隐藏的关联规则，例如在购物篮数据中发现哪些商品常常一起购买。

尝试要求chatGPT给出一些入门机器学习的简单案例，结果如下。

线性回归简单例子

线性回归的例子：从简单到复杂

在第一个例子中，线性回归用于根据输入特征与目标之间的线性关系来预测连续值（目标）。模型在标记的示例数据集上训练，其中每个示例由一组输入特征和相应的正确输出（目标）组成。然后使用方程 在新的例子上进行预测，其中 和 是模型学习的系数。

在第二个例子中，线性回归用于拟合输入特征与目标之间的非线性关系。为此，输入特征被转换为包含次数最高为特定值的多项式特征（例如，、、）。然后在这个转换后的数据上训练模型，并像第一个例子中一样使用它来对新的例子进行预测。

在这两个例子中，线性回归的目标是找到最适合训练数据的系数 和 ，以便模型能够对新的例子进行准确预测。

这是一个使用 scikit-learn 库的机器学习示例。它加载了鸢尾花数据集，该数据集用于分类任务。数据集包含 150 个鸢尾花的数据，每个数据有四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。每个数据都有一个标签：山鸢尾（0）、变色鸢尾（1）或维吉尼亚鸢尾（2）。

示例代码使用随机森林分类器训练模型。然后使用该模型对新的鸢尾花进行预测。

关于使用的数据集的属性

下面这段代码导入了脚本所需的库和模块。 类用于创建随机森林分类器模型。 函数用于加载鸢尾花数据集。 函数用于将数据分成训练数据和测试数据。 函数用于计算模型预测的准确度。

函数加载鸢尾花数据集并将其作为字典返回。字典的 键包含鸢尾花示例的特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度）作为二维数组。字典的 键包含鸢尾花示例的标签（品种）作为一维数组。这些值分别存储在变量 和 中。

函数用于将数据分成训练数据和测试数据。变量 和 分别包含鸢尾花示例的特征和标签。 参数指定用于测试集的数据比例（在这种情况下为 20%）。函数返回四个数组： 和 包含训练集中示例的特征和标签，而 和 包含测试集中示例的特征和标签。

这段代码使用 类创建了一个随机森林分类器对象。 参数指定了分类器应使用的决策树数量。

简单来说，这个代码创建了一个使用 100 棵决策树的随机森林分类器。

这个例子使用了鸢尾花数据集，并使用随机森林分类器模型对其进行分类。它首先导入了所需的库和模块，然后加载了数据集并将其分别存储在 和 中。然后，它使用 函数将数据拆分成训练数据和测试数据，并使用 类创建了一个随机森林分类器模型。最后，它使用训练数据训练模型，并使用测试数据测试模型。它计算并打印出模型的准确度，并在最后一行中对结果进行了断言。

下面这段代码使用支持向量机 (SVM) 分类器对乳腺癌数据集中的示例进行分类。它遵循与前一个例子类似的过程：加载数据，将其拆分为训练数据和测试数据，在训练数据上训练分类器，并在测试数据上计算模型的准确度。

首先，我们需要导入所需的库和数据集：

接下来，我们可以使用SVC函数创建一个支持向量机分类器，并将其训练到训练集上：

最后，我们可以使用我们的模型对测试数据进行预测，并使用accuracy_score函数来评估模型的准确度：

这是一个简单的机器学习示例，但它演示了如何使用支持向量机分类器对数据进行训练和测试。如果你想了解更多关于支持向量机分类器的信息，可以继续搜索相关资料。

下面是将上述代码合并在一起的版本：

参考资料

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