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監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的區(qū)別?

更新時間:2023-03-09 來源:黑馬程序員 瀏覽量:

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  監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習是機器學習中兩種常見的學習方式,它們的區(qū)別在于是否有標簽數(shù)據(jù)。以下是它們的定義和代碼舉例。

  監(jiān)督學習

  監(jiān)督學習是一種機器學習的方式,其訓練數(shù)據(jù)集包括標簽數(shù)據(jù)(也稱為有監(jiān)督數(shù)據(jù))。這些標簽數(shù)據(jù)告訴了機器學習算法輸入數(shù)據(jù)與輸出結果之間的對應關系。監(jiān)督學習可以用于分類和回歸問題,其中分類問題是對輸入數(shù)據(jù)進行分類,回歸問題是對輸入數(shù)據(jù)進行連續(xù)值的預測。

  以下是一個基于監(jiān)督學習的代碼示例,使用Scikit-learn庫中的邏輯回歸算法來對鳶尾花進行分類。在這個示例中,我們將訓練數(shù)據(jù)分成了輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加載鳶尾花數(shù)據(jù)集
iris = load_iris()
X = iris.data  # 輸入數(shù)據(jù)
y = iris.target  # 輸出數(shù)據(jù)

# 將數(shù)據(jù)集分成訓練集和測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 訓練邏輯回歸模型
clf = LogisticRegression()
clf.fit(X_train, y_train)

# 在測試集上進行預測
y_pred = clf.predict(X_test)

# 計算準確率
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

  無監(jiān)督學習

  無監(jiān)督學習是一種機器學習的方式,其訓練數(shù)據(jù)集不包含標簽數(shù)據(jù)。這意味著算法必須從數(shù)據(jù)中自己發(fā)現(xiàn)模式和結構。無監(jiān)督學習可以用于聚類、降維和異常檢測等問題。

  以下是一個基于無監(jiān)督學習的代碼示例,使用Scikit-learn庫中的K-Means算法對鳶尾花數(shù)據(jù)進行聚類。在這個示例中,我們只使用輸入數(shù)據(jù)。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import KMeans

# 加載鳶尾花數(shù)據(jù)集
iris = load_iris()
X = iris.data  # 輸入數(shù)據(jù)

# 使用K-Means算法進行聚類
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)

# 獲取聚類結果
labels = kmeans.labels_

# 打印聚類結果
print(labels)

  在上面的無監(jiān)督學習的代碼示例中,我們使用了K-Means算法對鳶尾花數(shù)據(jù)進行聚類。這里是一些相關解釋:

  ·加載數(shù)據(jù)集:首先使用Scikit-learn庫中的load_iris()函數(shù)加載鳶尾花數(shù)據(jù)集。這個數(shù)據(jù)集包括150個樣本和4個特征(花瓣和萼片的長度和寬度)。

  ·定義輸入數(shù)據(jù):我們將加載的數(shù)據(jù)集的特征存儲在變量X中。

  ·使用K-Means算法:我們使用Scikit-learn庫中的KMeans類來訓練K-Means模型。在這個例子中,我們設置n_clusters參數(shù)為3,因為我們知道這個數(shù)據(jù)集有3個不同的鳶尾花品種。在實際使用中,可能需要通過一些技術手段來確定最佳的聚類數(shù)量。

  ·獲取聚類結果:K-Means算法將每個樣本分配到最接近的簇中,并將其標記為0、1或2。我們可以通過訪問kmeans.labels_屬性來獲得這些標簽。

  ·打印聚類結果:最后,我們打印出聚類結果,以便查看哪些樣本被分配到了哪些簇中。

  總之,監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的區(qū)別在于是否有標簽數(shù)據(jù)。監(jiān)督學習用于分類和回歸問題,而無監(jiān)督學習用于聚類、降維和異常檢測等問題。在實際應用中,我們需要根據(jù)問題的性質來選擇合適的學習方式。

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