FX某飞学城Python开发+AI人工智能工程师(完结)

FX某飞学城Python开发+AI人工智能工程师(完结)

xia仔k：https://www.zxit666.com/6505/

Python开发与AI人工智能实例代码

Python作为当今最受欢送的编程言语之一，其简约的语法和强大的库支持，使其在AI范畴大放异彩。下面是一个Python开发与AI人工智能的实例代码，展现了如何运用Python停止机器学习模型的锻炼和应用。

首先，我们需求导入一些必要的库，包括numpy、pandas、sklearn等。这些库分别用于数据处置、数据处置和机器学习算法完成。

python复制代码

import numpy as np

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

from sklearn.metrics import accuracy_score

接下来，我们运用pandas库读取数据集，这里以Iris数据集为例。Iris数据集包含了150个样本，每个样本有四个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度）和一个标签（花的品种）。

python复制代码

data = pd.read_csv('iris.csv')

然后，我们将数据集分为锻炼集和测试集。

python复制代码

X = data.iloc[:, :-1].values

y = data.iloc[:, -1].values

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

接下来，我们运用RandomForestClassifier停止模型锻炼。

python复制代码

clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=0)

clf.fit(X_train, y_train)

然后，我们运用测试集停止模型评价。

python复制代码

y_pred = clf.predict(X_test)

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print('Accuracy: %.2f' % (accuracy * 100.0))

这个实例代码展现了如何运用Python停止机器学习模型的锻炼和应用。经过这个例子，我们能够看到Python在AI范畴的应用十分普遍，能够协助我们处理各种实践问题。