Python实现机器学习的基础知识|开发技术分享-西西软件园




1. 数据预处理

Python代码实现：

```python
# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据清洗
# 删除缺失值
data.dropna(inplace=True)
# 删除重复值
data.drop_duplicates(inplace=True)

# 数据标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

# 数据分割
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data_scaled, labels, test_size=0.2, random_state=0)
```

2. 模型训练

Python代码实现：

```python
# 导入必要的库
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 初始化模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 模型评估
score = model.score(X_test, y_test)
print('模型准确率：', score)
```

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