零起点速成攻略,Python机器学习快速入门秘籍

零起点学习Python机器学习，可以按照以下步骤进行：
### 1. 环境搭建
- "安装Python"：下载并安装Python，推荐使用Python 3.6或更高版本。 - "安装Jupyter Notebook"：Jupyter Notebook是一个交互式计算环境，非常适合学习机器学习。 - "安装必要的库"：使用pip安装以下库：`numpy`, `pandas`, `matplotlib`, `scikit-learn`, `tensorflow` 或 `pytorch`。
### 2. Python基础
- "变量和类型"：学习Python中的变量、数据类型（如整数、浮点数、字符串、布尔值等）。 - "控制流"：掌握条件语句（if-else）、循环（for、while）等。 - "函数"：了解如何定义和调用函数。 - "列表、字典、元组"：熟悉Python中的数据结构。
### 3. 机器学习基础
- "理解机器学习"：学习机器学习的基本概念，如监督学习、无监督学习、强化学习等。 - "数据预处理"：学习如何处理和清洗数据，包括缺失值处理、异常值处理、特征工程等。 - "模型选择"：了解常见的机器学习模型，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等。
### 4. 使用scikit-learn
- "安装scikit-learn"：

相关内容：

lass="xiangguan" id="content">

程序实现了一个完整的机器学习模型训练、保存、加载和评估流程，主要功能包括：

1. 数据准备：通过自定义函数ai_dat_rd从特定路径前缀加载训练集和测试集定义特征列('AT','V','AP','RH')和目标列('PE')
2. 模型训练：使用支持向量机(SVM)算法进行训练通过joblib将训练好的模型保存到指定路径('tmp/ccpp_svm.pkl')
3. 模型加载与预测：从文件加载已保存的模型对测试集数据进行预测，存储真实值和预测结果
4. 评估与输出：计算预测准确率支持调试模式，可将预测结果保存为CSV文件记录并显示各阶段执行时间

程序采用模块化设计，核心功能通过自定义函数ai_f_mxWr(模型训练保存)和mx_fun8mx(预测评估)实现，便于扩展其他算法。整体流程体现了机器学习从训练到部署的完整生命周期管理。

# 导入必要的库
import arrow  # 时间处理
import pandas as pd  # 数据处理
import sklearn  # 机器学习库
from sklearn import datasets, linear_model  # 数据集和线性模型
# 导入数据集划分工具（新版本路径）
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression  # 线性回归
from sklearn import metrics  # 评估指标
# 用于模型持久化（已弃用，建议使用joblib直接导入）
from sklearn.externals import joblib  
from sklearn.model_selection import cross_val_predict  # 交叉验证预测

# 导入自定义模块
import zsys  # 系统配置
import ztools as zt  # 通用工具
import ztools_str as zstr  # 字符串处理
import ztools_web as zweb  # 网页操作
import ztools_data as zdat  # 数据处理
import zpd_talib as zta  # pandas和talib工具
import ztop_ai as zai  # 人工智能

# 主程序部分
# 1. 数据准备
fsr0 = 'dat/ccpp_'  # 数据文件路径前缀
print('#1', fsr0)
xlst, ysgn = , 'PE'  # 特征列和目标列
# 调用自定义函数读取训练测试数据
x_train, x_test, y_train, y_test = zai.ai_dat_rd(fsr0)
# 设置模型参数
funSgn, ftg = 'svm', 'tmp/ccpp_svm.pkl'  # 算法名称(SVM)和模型保存路径

# 2. 模型训练与保存
print('
#2,mx_svm.wr')
tim0 = arrow.now()  # 记录开始时间
# 调用自定义函数训练并保存SVM模型
zai.ai_f_mxWr(ftg, funSgn, x_train, y_train)
tn = zt.timNSec('', tim0, True)  # 计算并打印耗时

# 3. 模型加载
tim0 = arrow.now()
print('
#3,mx_svm.rd')
mx = joblib.load(ftg)  # 从文件加载模型
tn = zt.timNSec('', tim0, True)  # 计算并打印耗时

# 4. 模型评估
print('
#4,mx_svm')
tim0 = arrow.now()
# 调用自定义函数评估模型性能
zai.mx_fun8mx(mx, x_test, y_test)
tn = zt.timNSec('', tim0, True)  # 计算并打印耗时

# 完成提示
print('
ok!')

# 自定义函数：训练并保存模型
def ai_f_mxWr(ftg, funSgn, x_train, y_train):
    # 1. 获取模型训练函数
    mx_fun = mxfunSgn  # 从字典获取对应算法
    # 2. 训练模型
    mx = mx_fun(x_train.values, y_train.values)  # 训练模型
    # 3. 保存模型到文件
    joblib.dump(mx, ftg)  # 持久化模型

# 自定义函数：使用模型进行预测和评估
def mx_fun8mx(mx, x_test, y_test, yk0=5, fgInt=False, fgDebug=False):
    # 1. 复制测试集数据
    df9 = x_test.copy()  # 创建测试数据副本
    
    # 2. 进行预测
    y_pred = mx.predict(x_test.values)  # 使用模型预测
    # 存储真实值和预测值
    df9, df9 = y_test, y_pred
    
    # 3. 整数处理（如果需要）
    if fgInt:
        df9 = df9  # 备份预测值
        df9 = round(df9).astype(int)  # 四舍五入为整数
    
    # 4. 计算准确率
    dacc = ai_acc_xed(df9, yk0, fgDebug)  # 调用评估函数
    
    # 5. 调试输出（如果需要）
    if fgDebug:
        # 保存预测结果到CSV
        df9.to_csv('tmp/df9_pred.csv', index=False)
    
    # 6. 返回结果
    return dacc, df9  # 返回准确率和预测数据

runfile('D:/zwPython/zwrk/4_机器学习/zai407_mx_04.py', wdir='D:/zwPython/zwrk/4_机器学习')
Reloaded modules: zsys, cpuinfo, ztools, ztools_str, ztools_web, ztools_data, ztop_ai, zpd_talib, tfb_sys, tfb_tools, tfb_strategy, tfb_backtest
#1 dat/ccpp_
dat/ccpp_xtrain.csv
dat/ccpp_xtest.csv
dat/ccpp_ytrain.csv
dat/ccpp_ytest.csv

#2,mx_svm.wr
d:zwpythonpy37python-3.7.6.amd64libsite-packagessklearnutilsvalidation.py:760: DataConversionWarning: A column-vector y was passed when a 1d array was expected. Please change the shape of y to (n_samples, ), for example using ravel().
  y = column_or_1d(y, warn=True)
21.07 s, 10:39:18 ,t0, 10:38:57

#3,mx_svm.rd
0.01 s, 10:39:18 ,t0, 10:39:18

#4,mx_svm
2.01 s, 10:39:20 ,t0, 10:39:18

ok!