بیایید سریع ببینیم تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین چطور روی مجموعه داده‌های واقعی کار می‌کنن. هدف اینجا اینه که پتانسیل پایتون و یادگیری ماشین رو روی برخی مسائل جالب نشون بدیم.

در این مثال خاص، هدف اینه که گونه‌ی گل Iris رو بر اساس طول و عرض کاسبرگ‌ها و گلبرگ‌ها پیش‌بینی کنیم. اول، باید یه مدل بسازیم بر اساس مجموعه داده‌ای که اندازه‌گیری‌های گل‌ها و گونه‌های مربوط به اون‌ها رو داره. بر اساس کدمون، کامپیوتر “از داده‌ها یاد می‌گیره” و الگوهایی از اون استخراج می‌کنه. بعد از این، چیزی که یاد گرفته رو روی یه مجموعه داده‌ی جدید اعمال می‌کنه. بیایید به کد نگاه کنیم:

مرحله 1: نصب و وارد کردن کتابخانه‌ها

اولین کاری که باید انجام بدیم نصب و وارد کردن کتابخانه‌های لازم هست:

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

مرحله 2: بارگیری داده‌ها

حالا مجموعه داده‌ی Iris رو بارگیری می‌کنیم:

# بارگیری مجموعه داده‌ی Iris
iris = load_iris()
data = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
data['species'] = iris.target

مرحله 3: تقسیم داده‌ها به مجموعه‌ی آموزشی و آزمایشی

برای ارزیابی عملکرد مدل، داده‌ها رو به دو بخش آموزشی و آزمایشی تقسیم می‌کنیم:

# تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی
X = data[iris.feature_names]
y = data['species']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

مرحله 4: ساخت و آموزش مدل

حالا یک مدل جنگل تصادفی (Random Forest) می‌سازیم و اون رو آموزش می‌دیم:

# ساخت و آموزش مدل جنگل تصادفی
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

مرحله 5: پیش‌بینی و ارزیابی مدل

بعد از آموزش مدل، پیش‌بینی‌ها رو روی مجموعه‌ی آزمایشی انجام می‌دیم و دقت مدل رو ارزیابی می‌کنیم:

# پیش‌بینی روی مجموعه‌ی آزمایشی
y_pred = model.predict(X_test)

# ارزیابی دقت مدل
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'DAccuracy: {accuracy * 100:.2f}%')

نتیجه

اگر همه چیز به درستی پیش بره، باید دقت مدل رو ببینیم که به احتمال زیاد بالاست، چون مجموعه داده‌ی Iris نسبتاً ساده و تمیزه.

توضیح مختصر کد

• بارگیری داده‌ها: ابتدا مجموعه داده‌ی Iris رو از کتابخانه‌ی sklearn بارگیری می‌کنیم و اون رو به یک DataFrame تبدیل می‌کنیم.
• تقسیم داده‌ها: داده‌ها رو به دو بخش آموزشی (برای آموزش مدل) و آزمایشی (برای ارزیابی مدل) تقسیم می‌کنیم.
• ساخت و آموزش مدل: یک مدل جنگل تصادفی می‌سازیم و اون رو با استفاده از داده‌های آموزشی آموزش می‌دیم.
• پیش‌بینی و ارزیابی: پیش‌بینی‌ها رو روی مجموعه‌ی آزمایشی انجام می‌دیم و دقت مدل رو محاسبه می‌کنیم.

این یک مثال ساده اما کاربردی از اینه که چطور می‌تونیم با استفاده از پایتون و یادگیری ماشین، مسائل جالب و واقعی رو حل کنیم و بینش‌های ارزشمندی از داده‌ها استخراج کنیم.