机器学习实验

机器学习实验是探索人工智能领域的重要手段。通过实验，我们可以更好地理解机器学习算法的原理和应用。

实验内容

1. 数据预处理

   • 数据清洗
   • 特征提取
   • 数据标准化

2. 模型选择

   • 线性回归
   • 决策树
   • 随机森林

3. 模型训练与评估

   • 训练集与测试集划分
   • 模型参数调优
   • 模型评估指标（如准确率、召回率等）

4. 实验结果分析

   • 结果可视化
   • 结果讨论

实验案例

以下是一个简单的线性回归实验案例：

• 数据集：房价数据
• 目标：预测房价

# 代码示例
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 数据加载
data = load_data('house_prices.csv')

# 特征与标签
X = data.drop('price', axis=1)
y = data['price']

# 划分训练集与测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

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

# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('Mean Squared Error:', mse)

扩展阅读

更多关于机器学习实验的内容，您可以访问本站机器学习教程。

图片展示

线性回归模型

线性回归模型是一种常用的预测模型，适用于线性关系较强的数据。

决策树模型

决策树模型通过树状结构对数据进行分类或回归。