机器学习--第二讲--基础

1.有挑战的工做

在dataquest,咱们无比坚信经过实战来学习，咱们但愿在各类任务中给你带来学习经验。当任务聚焦于概念时，一系列完整的结构问题的挑战让你经过强化训练去消化。你也能够了解更多关于强化训练的内容在 here 和 here。在许许多多的任务中一系列的挑战会比较类似，可是经过小小的说明资料和巨大的专项练习来消化。

在这些挑战中，咱们强烈建议你在本身的电脑中进行编程。也就是dataquest以外的环境去练习。你也能够使用dataquest的交互界面写代码，并迅速运行你的代码，查看你是否写对了。默认状况下，点击 check code按钮运行你的代码，执行检查答案的功能。

若是你有问题，或者运行出错，直接去 Dataquest forums 或者咱们的 Slack community

 

2.数据清洗

在这个挑战任务中，当咱们尝试回答如下问题以前，咱们须要创建在上一个任务的基础之上：

  一辆汽车的燃料效率被它的什么性能怎样影响？

咱们聚焦到上一个问题中，关于重量影响着燃料效率拟合的线性回归模型。在这个挑战任务中，咱们将要探索马力怎样影响汽车的燃料效率，练习使用cikit-learn来拟合线性回归模型

与weight列horsepower列里丢失值不一样的是。这些被?表示。为了让咱们可以拟合模型，就把这些行给过虑掉。咱们已经读取了cars Dataframe框架的auto-mpg.data数据。

练习：

移走全部在horsepower里包含?的列而且把horsepower列转化为浮点数。

把这个新的Dataframe赋值给 filtered_cars

import pandas as pd
columns = ["mpg", "cylinders", "displacement", "horsepower", "weight", "acceleration", "model year", "origin", "car name"]
cars = pd.read_table("auto-mpg.data", delim_whitespace=True, names=columns)
filtered_cars = cars[cars['horsepower'] != '?']
filtered_cars['horsepower'] = filtered_cars['horsepower'].astype('float')

 

3.数据的探究

如今咱们的horsepower值已经被清理了，horsepower值和mpg值造成了一个视觉散点图。让咱们跟weight值和 mpg值造成的散点图作对比。

按照垂直顺序，使用Dataframe框架绘制两个散点图

     顶部的图，绘制一个 X轴为horsepower列，Y轴为mpg列的散点图

     底部的图，绘制一个X轴为weight列，Y轴为mpg列的散点图。

    %matplotlib inline
    import matplotlib.pyplot as plt
    filtered_cars.plot('horsepower', 'mpg', kind='scatter', c='red')
    filtered_cars.plot('weight', 'mpg', kind='scatter', c='blue')
    plt.show()

    

4.拟合一个模型‘

尽管两个X轴很是不一样，可是直接比较又比较困难。彷佛在汽车马力和燃料效率之间存在某种关系。让咱们使用horsepower值拟合一个线性回顾模型来定量这二者之间的关系。

练习：

   经过LinearRegresson创造一个新的实例，并赋值给lr

   把horsepower列做为输入值，使用fit方法拟合一个线性回归模型

   在训练数据（经过filtered_cars的horsepower列值）得出的模型中作一个预测，并把预测结果赋值给            predictions

    显示predictions中的前5个值，及filtered_cars中的mpg的前5个值。

 import sklearn
from sklearn.linear_model import LinearRegression
lr = LinearRegression()
lr.fit(filtered_cars[["horsepower"]], filtered_cars["mpg"])
predictions = lr.predict(filtered_cars[["horsepower"]])
print(predictions[0:5])
print(filtered_cars["mpg"][0:5].values)

 

5.绘制预测值

  在上个任务中，咱们绘制了预测值与实际值的散点图，经过视觉的方式来理解模型的有效性。让咱们更好的预测重复练习一下。

   练习

       将两个散点图画在同一个表中：

             其中之一：X轴是horsepower值，Y轴是预测的燃料效率值，使用蓝色绘制

             另外一个：X轴是horsepower值，Y轴是实际的燃料效率值，使用红色绘制。

plt.scatter(filtered_cars["horsepower"], filtered_cars["mpg"], c='red')
plt.scatter(filtered_cars["horsepower"], predictions, c='blue')
plt.show()

6.错误度量

  评估模型跟数据的拟合程度有多好，你能够计算模型的MSE,RMSE值。而后，你能够经过上个任务中你拟合的模型来比较MSE和RMSE。上个任务中你经过汽车的重量(weight 列)和燃料效率(mpg 列)找到的拟合模型，再从新调用一下。

练习：

   计算预测值的MSE，赋值给mse

    计算预测值的RMSE,赋值给rmse

from sklearn.metrics import mean_squared_error

mse = mean_squared_error(filtered_cars["mpg"], predictions)
print(mse)
rmse = mse ** 0.5
print(rmse)

7.下一步

上一节中，咱们计算模型的MSE值是18.78RMSE值是4.33

 下面是一个比较两个模型MSE,RMSE值的表格

  

	weight	horsepower
MSE	18.78	23.94
RMSE	4.33	4.89

若是咱们只能输入一个值在咱们的模型中，那么就输入weight值来预计燃料效率值，由于它的MSE，RMSE值更低。在上个任务中，咱们学习经过多重特征值来创建一个更加可靠的预测模型

在这个挑战中，你练习 使用了scikit-learn来拟合一个线性回归模型而且比较了2个不一样模型的错误度量值。在下个任务中，咱们将探究分类，并具体了解逻辑回归技术。