【源码】基于Python的机器学习实战源码

项目简介

本项目是一个机器学习实战源码集合，涵盖多种机器学习算法实现，像决策树、K均值聚类、K近邻算法、逻辑回归以及朴素贝叶斯等。每个算法都具备代码实现、数据加载、模型训练和测试等功能，还有可视化展示和错误率计算。

项目的主要特性和功能

• 决策树：基于信息增益构建决策树分类器，包含数据集创建、信息熵计算、数据集划分、特征选择、决策树构建、树的序列化与反序列化以及数据构建并绘制决策树等功能。
• K均值聚类：实现K均值聚类算法，可将数据集划分为K个聚类并进行可视化展示。
• K近邻算法：实现K近邻算法用于分类任务，提供测试数据集和测试代码。
• 逻辑回归：实现逻辑回归模型的数据加载、模型训练、分类预测和结果可视化功能。
• 朴素贝叶斯：实现朴素贝叶斯分类器，包含数据加载、模型训练和测试功能。

安装使用步骤

复制或下载项目源码

安装依赖

• 安装pipenv：pip install pipenv
• 进入项目目录，运行pipenv install安装所需依赖。

数据准备

测试数据均未解压，需进入章节目录下的data文件夹内手动解压。

运行代码

• 进入项目目录，使用Python解释器运行每个算法的代码文件。
• 可以通过运行if __name__ == '__main__':代码块来测试代码的功能。

运行测试

• 运行每个算法的代码文件，观察输出结果。
• 可以通过打印输出、可视化结果或计算错误率等方式来评估算法的性能。

注意事项

• 依赖项：确保已安装所有必要的Python库，如numpy、matplotlib等。
• 数据格式：确认数据文件的格式和编码方式符合代码文件的要求。
• 错误处理：如果遇到错误或异常，请仔细检查代码和数据，并根据错误信息进行调试。
• 测试数据：使用测试数据集来评估算法的性能，并对比不同算法的结果。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】