传统机器学习算法的垃圾分类详细源代码

传统的机器学习算法在进行垃圾分类的任务时，通常会涉及到数据预处理、特征提取、模型选择、训练和评估等步骤。以下是一个简化版的垃圾分类流程，以及每个步骤可能对应的源代码的概述：

1. 数据预处理：加载数据集，进行清洗，转换数据格式，处理缺失值或异常值，进行必要的数据增强。

import pandas as pd

# 加载数据集
data = pd.read_csv('garbage_data.csv')

# 数据清洗
data = data.dropna()  # 删除含有缺失值的行
data = data[data['label'].isin(['可回收物', '厨余垃圾', '有害垃圾', '其他垃圾'])]  # 筛选有效类别

# 特征提取
# 假设数据集有多个特征列，如 'color', 'size', 'weight', 'texture' 等
features = data[['color', 'size', 'weight', 'texture']]
labels = data['label']

2. 特征提取：选择对分类任务有帮助的特征，进行向量化处理，可能需要进行特征缩放。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
features_scaled = scaler.fit_transform(features)

3. 模型选择：选择一个适合分类问题的传统机器学习模型，例如逻辑回归、决策树、随机森林等。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 模型初始化
model = RandomForestClassifier()

4. 训练模型：使用训练数据集对模型进行训练。

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features_scaled, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

5. 模型评估：评估模型的性能，通常使用准确率、精确率、召回率和F1分数等指标。

from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# 预测测试集
predictions = model.predict(X_test)

# 评估模型
print(accuracy_score(y_test, predictions))
print(classification_report(y_test, predictions))

这个过程可以使用Python的scikit-learn库来实现，它提供了大量的机器学习算法和工具，适合进行数据预处理、模型选择和评估。