使用python实现命令行cli和xml映射的机器学习

要使用Python实现命令行CLI和XML映射的机器学习，可以遵循以下步骤：

1. 安装必要的Python库，如argparse、xml.etree.ElementTree、scikit-learn等。
2. 构建CLI，定义需要的命令和参数，并使用argparse库解析它们。
3. 根据参数加载训练数据和测试数据，并准备用于机器学习的数据。
4. 使用scikit-learn库中的机器学习算法构建模型，并对测试数据进行预测。
5. 保存模型和预测结果，并将它们映射到XML文件中，以便后续处理和使用。

下面是一个示例代码，演示了如何实现这些步骤：

import argparse
import xml.etree.ElementTree as ET
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
import pickle

# 定义CLI命令和参数
parser = argparse.ArgumentParser(description='Machine learning using CLI and XML mapping')
parser.add_argument('--train_data', type=str, help='Path to the training data XML file')
parser.add_argument('--test_data', type=str, help='Path to the testing data XML file')
parser.add_argument('--model', type=str, help='Path to the model file')
parser.add_argument('--prediction', type=str, help='Path to the prediction XML file')

# 解析CLI参数
args = parser.parse_args()

# 加载并解析训练数据XML文件
tree = ET.parse(args.train_data)
root = tree.getroot()

# 解析训练数据并准备用于机器学习的数据
X = []
y = []
for record in root:
    x = []
    for feature in record:
        x.append(float(feature.text))
    X.append(x)
    y.append(int(record.get('label')))
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)

# 训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 保存模型
with open(args.model, 'wb') as f:
    pickle.dump(model, f)

# 加载并解析测试数据XML文件
tree = ET.parse(args.test_data)
root = tree.getroot()

# 解析测试数据并准备用于机器学习的数据
X_test = []
y_test = []
for record in root:
    x = []
    for feature in record:
        x.append(float(feature.text))
    X_test.append(x)
    y_test.append(int(record.get('label')))

# 对测试数据进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 保存预测结果
root = ET.Element('predictions')
for i in range(len(y_pred)):
    record = ET.SubElement(root, 'record')
    record.set('id', str(i))
    record.set('prediction', str(y_pred[i]))
    record.set('actual', str(y_test[i]))
tree = ET.ElementTree(root)
tree.write(args.prediction)

# 打印准确率
print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))

使用这个代码，可以通过命令行指定训练数据XML文件、测试数据XML文件、模型文件和预测结果XML文件的路径，然后执行机器学习和预测，并将结果保存为XML文件。