Python机器学习实战：从入门到实战项目详解

# 1. Python机器学习基础

机器学习是人工智能的一个分支，它赋予计算机从数据中学习的能力，而无需明确编程。Python因其丰富的库和易用性而成为机器学习的热门选择。

### 1.1 Python机器学习生态系统

Python拥有丰富的机器学习库，包括Scikit-learn、TensorFlow和Keras。这些库提供了一系列机器学习算法和工具，使开发和部署机器学习模型变得更加容易。

### 1.2 机器学习工作流程

机器学习工作流程通常涉及以下步骤：
- 数据收集和预处理
- 特征工程
- 模型训练
- 模型评估
- 模型部署

# 2. 机器学习算法实战

### 2.1 监督学习算法

监督学习是一种机器学习方法，它使用标记的数据来训练模型，该模型可以预测新数据的输出。监督学习算法分为两大类：分类算法和回归算法。

#### 2.1.1 线性回归

线性回归是一种监督学习算法，用于预测连续值输出。它假设输入特征和输出之间存在线性关系。线性回归模型的方程为：

y = b + w1x1 + w2x2 + ... + wnxn

其中：

* y 是输出变量
* b 是截距
* w1、w2、...、wn 是权重系数
* x1、x2、...、xn 是输入特征

**代码逻辑分析：**

该代码块实现了线性回归模型的预测。它首先将输入特征与权重系数相乘，然后将结果相加，最后加上截距得到输出值。

**参数说明：**

* `weights`：权重系数列表
* `bias`：截距
* `features`：输入特征列表

#### 2.1.2 逻辑回归

逻辑回归是一种监督学习算法，用于预测二分类输出。它假设输入特征和输出之间存在逻辑关系。逻辑回归模型的方程为：

p = 1 / (1 + exp(-(b + w1x1 + w2x2 + ... + wnxn)))

其中：

* p 是输出概率
* b 是截距
* w1、w2、...、wn 是权重系数
* x1、x2、...、xn 是输入特征

**代码逻辑分析：**

该代码块实现了逻辑回归模型的预测。它首先将输入特征与权重系数相乘，然后将结果相加，最后加上截距。将结果输入到 sigmoid 函数中，得到输出概率。

**参数说明：**

* `weights`：权重系数列表
* `bias`：截距
* `features`：输入特征列表

#### 2.1.3 决策树

决策树是一种监督学习算法，用于预测分类或回归输出。它通过将数据递归地划分为更小的子集来工作，直到每个子集只包含一个类或一个值。决策树模型由一系列决策节点和叶节点组成。

**mermaid流程图：**

graph LR
subgraph 决策树模型
    A[根节点] --> B[决策节点1]
    B --> C[叶节点1]
    B --> D[决策节点2]
    D --> E[叶节点2]
    D --> F[叶节点3]
end

**代码逻辑分析：**

该代码块实现了决策树模型的预测。它从根节点开始，根据输入特征的值选择一个分支。然后，它继续沿着该分支，直到到达叶节点。叶节点的值就是模型的预测。

**参数说明：**

* `tree`：决策树模型
* `features`：输入特征列表

# 3.1 模型评估指标

#### 3.1.1 分类模型评估指标

**准确率（Accuracy）**

准确率是模型预测正确样本数占总样本数的比例。对于二分类问题，准确率可以表示为：

Accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

其中：

* TP：真阳性（预测为正且实际为正）
* TN：真阴性（预测为负且实际为负）
* FP：假阳性（预测为正但实际为负）
* FN：假阴性（预测为负但实际为正）

**精确率（Precision）**

精确率是模型预测为正的样本中实际为正的样本数占模型预测为正的样本总数的比例。对于二分类问题，精确率可以表示为：

Precision = TP / (TP + FP)

**召回率（Recall）**

召回率是模型预测为正的样本中实际为正的样本数占实际为正的样本总数的比例。