阿里云服务器的网站备案,网站布局怎么做,成都网站制作费用,网站制作合作协议对之前的内容做一个梳理#xff0c;围绕机器学习全流程展开#xff0c;从数据预处理 → 特征工程 → 模型训练 → 评估优化#xff0c;形成完整闭环。 将之前做过的关键步骤记录下来#xff1a;
# 编程基础
# DAY1: 变量与格式化字符串
name Alice
print(f…对之前的内容做一个梳理围绕机器学习全流程展开从数据预处理 → 特征工程 → 模型训练 → 评估优化形成完整闭环。 将之前做过的关键步骤记录下来
# 编程基础
# DAY1: 变量与格式化字符串
name Alice
print(fHello, {name}!)# DAY3: 列表、循环和判断
nums [1, 2, 3]
for num in nums:if num 1: print(num)# 数据处理
# DAY4: 缺失值处理 (Pandas)
import pandas as pd
df pd.DataFrame({A: [1, None, 3]})
df.fillna(df.mean(), inplaceTrue)# DAY5: 独热编码
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
encoder OneHotEncoder().fit(df[[category]])# DAY8: 标签编码
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
LabelEncoder().fit_transform([A, B, A])# 可视化
# DAY9: 热力图 (Seaborn)
import seaborn as sns
sns.heatmap(df.corr(), annotTrue)# 机器学习
# DAY10: 建模与评估 (Scikit-learn)
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model RandomForestClassifier().fit(X_train, y_train)
print(model.score(X_test, y_test))# DAY11: 调参 (GridSearchCV)
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid {n_estimators: [50, 100]}
GridSearchCV(model, param_grid, cv5).fit(X, y)# DAY14: SHAP分析
import shap
shap_values shap.TreeExplainer(model).shap_values(X)# 特征工程
# DAY19: 特征筛选 (Lasso)
from sklearn.linear_model import Lasso
Lasso(alpha0.1).fit(X, y).coef_# DAY20: SVD分解
from sklearn.decomposition import TruncatedSVD
TruncatedSVD(n_components2).fit_transform(X)# 高级语法
# DAY25: 异常处理
try: x 1/0
except ZeroDivisionError: print(Error)# DAY27: 装饰器
def my_decorator(func):def wrapper(): print(Before); func()return wrapper# DAY28: 类定义
class MyClass:def __init__(self, x): self.x xdef print_x(self): print(self.x)
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