БИНАРНАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ PYTHON
Бинарная классификация - это задача машинного обучения, в которой необходимо разделить набор данных на две категории. Например, можно попытаться предсказать, является ли электронное письмо спамом или не спамом.
В Python есть ряд библиотек, которые могут использоваться для бинарной классификации:
- scikit-learn
- tensorflow
- keras
Вот простой пример кода, где мы используем библиотеку scikit-learn для выполнения бинарной классификации на наборе данных digits:
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
# Загрузить набор данных digits
digits = load_digits()
# Разделить набор данных на обучающую и тестовую выборки
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, random_state=0)
# Создать объект классификатора SVM
svm = SVC(kernel='linear', C=1)
# Обучить модель на обучающей выборке
svm.fit(X_train, y_train)
# Оценить точность модели на тестовой выборке
accuracy = svm.score(X_test, y_test)
В этом примере мы загружаем набор данных digits, который содержит изображения рукописных цифр. Затем мы разделяем данные на обучающую и тестовую выборки. Мы создаем объект классификатора SVM и обучаем его на обучающей выборке. Наконец, мы оцениваем точность модели на тестовой выборке.
Занятие 15. Классификация в Scikit-learn
RandomForest - очень просто о том, как использовать классификацию в Python
КЛАССИФИКАЦИЯ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ на Python. ТОП-7 АЛГОРИТМОВ КЛАССИФИКАЦИИ на Практике!
Оценка классификация в машинном обучении [False positive vs False Negative] Какие метрики?
4. Бинарная классификация
#6. Решение простой задачи бинарной классификации - Машинное обучение
Новые материалы: