机器学习及python应用陈强

关于《机器学习 Python 应用》陈强 编写的内容
数据处理中的模块导入和数据文件读取
在进行机器学习项目时，准备阶段的数据处理至关重要。对于基于Python的应用实践，在开始分析之前通常会先完成必要的环境搭建工作，这包括但不限于引入所需的库以及加载待使用的数据集[^1]。
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设 'data.csv' 是要加载的数据文件路径
data = pd.read_csv('data.csv')
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop(columns=['target']), data['target'], test_size=0.2, random_state=42)
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上述代码片段展示了如何利用pandas来读入CSV格式的数据表，并借助sklearn里的工具函数实现训练集与测试集的划分操作。这里提到的操作属于预处理环节的一部分，而这些技能正是陈强在其著作《机器学习-Python-Ch6多项逻辑回归》里所介绍的基础知识点之一。
构建模型实例：多项逻辑回归
针对分类问题的一种常见解决方案就是采用广义线性模型家族成员——Logistic Regression（逻辑回归）。当面对多个类别标签而非简单的二元对立情况时，则可以考虑使用其扩展版本即Multinomial Logistic Regression（多项逻辑回归），这也是该书籍第六章重点讲解的主题。
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = LogisticRegression(multi_class='multinomial', solver='lbfgs')
model.fit(X_train, y_train)

predictions = model.predict(X_test)
accuracy = (predictions == y_test).mean()
print(f'Model accuracy on the testing set is {accuracy:.2%}')
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这段脚本说明了怎样创建一个多类别的预测器对象并对其进行拟合运算；之后还示范了一种简单的方式评估所得结果的质量水平。通过这种方式能够帮助读者理解理论概念的同时掌握实际编程技巧。