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Python中的监督学习模型示例--第1页
Python中的监督学习模型示例
监督学习是一种机器学习方法，其中训练数据包含所需输出。监
督学习模型可以从这些数据中学习规律，并能够通过输入新数据来预
测输出。这篇论文将介绍一些常见的Python监督学习模型，并讨论它
们的应用。
1.线性回归模型
线性回归是一种常用的监督学习模型。它用于从给定的训练数据
中预测一个数值型输出。线性回归模型假设输出与输入之间是线性关
系。在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现线性回归模
型。
代码示例：
```
fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression
importpandasaspd
读取训练数据
Python中的监督学习模型示例--第1页
Python中的监督学习模型示例--第2页
X=data.drop(y,axis=1)#划分特征和标签
y=data[y]
model=LinearRegression()#创建模型对象
model.fit(X,y)#训练模型
读取测试数据
X_test=test_data.drop(y,axis=1)#划分特征和标签
y_test=test_data[y]
y_pred=model.predict(X_test)#预测输出
```
2.决策树模型
决策树是一种常见的分类和回归监督学习模型。它通过对训练数
据进行建模来预测输出。决策树模型生成一棵树来表示特征之间的关
系。在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现决策树模型。
代码示例：
```
Python中的监督学习模型示例--第2页
Python中的监督学习模型示例--第3页
fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier
importpandasaspd
读取训练数据
X=data.drop(y,axis=1)#划分特征和标签
y=data[y]
model=DecisionTreeClassifier()#创建模型对象
model.fit(X,y)#训练模型
读取测试数据
X_test=test_data.drop(y,axis=1)#划分特征和标签
y_test=test_data[y]
y_pred=model.predict(X_test)#预测输出
```
3.支持向量机模型
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Python中的监督学习模型示例--第4页
支持向量机是一种常见的分类和回归监督学习模型。它通过最大
化支持向量和边界距离来进行分类或
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