从零到一:手把手教你完成机器学习项目,从数据预处理到模型部署全攻略

本文涉及的产品
注册配置 MSE Nacos/ZooKeeper,118元/月
云原生网关 MSE Higress,422元/月
服务治理 MSE Sentinel/OpenSergo,Agent数量 不受限
简介: 【10月更文挑战第25天】本文通过一个预测房价的案例,详细介绍了从数据预处理到模型部署的完整机器学习项目流程。涵盖数据清洗、特征选择与工程、模型训练与调优、以及使用Flask进行模型部署的步骤,帮助读者掌握机器学习的最佳实践。

机器学习项目从数据预处理到模型部署涉及多个关键步骤,每一步都对最终模型的性能和可靠性有着重要影响。本文将通过一个具体的案例,详细介绍从数据预处理到模型训练再到模型部署的全过程,帮助读者掌握机器学习项目中的最佳实践。

假设我们要构建一个预测房价的模型。我们将使用 Python 和一些常见的机器学习库,如 Pandas、Scikit-learn 和 Flask。以下是详细的步骤和示例代码。

数据预处理

首先,我们需要获取和清洗数据。假设我们已经有一个包含房价数据的 CSV 文件 house_prices.csv

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv('house_prices.csv')

# 查看数据基本信息
print(data.info())
print(data.describe())

# 处理缺失值
data.fillna(data.mean(), inplace=True)

# 转换类别变量
data = pd.get_dummies(data, columns=['neighborhood', 'style'])

# 分割特征和标签
X = data.drop('price', axis=1)
y = data['price']

特征选择和工程

特征选择和工程是提高模型性能的关键步骤。我们可以通过相关性分析和特征缩放来优化特征。

from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_regression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 特征选择
selector = SelectKBest(f_regression, k=10)
X_selected = selector.fit_transform(X, y)

# 特征缩放
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X_selected)

模型训练

选择合适的模型并进行训练是机器学习项目的核心。我们将使用线性回归模型作为示例。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f'Mean Squared Error: {mse}')

模型调优

通过交叉验证和超参数调优,可以进一步提升模型的性能。

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 定义参数网格
param_grid = {
   'fit_intercept': [True, False], 'normalize': [True, False]}

# 创建GridSearchCV对象
grid_search = GridSearchCV(LinearRegression(), param_grid, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')

# 执行网格搜索
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 获取最佳模型
best_model = grid_search.best_estimator_

# 使用最佳模型预测
y_pred_best = best_model.predict(X_test)

# 评估最佳模型
mse_best = mean_squared_error(y_test, y_pred_best)
print(f'Best Mean Squared Error: {mse_best}')

模型部署

模型训练完成后,我们需要将其部署到生产环境中。这里我们将使用 Flask 构建一个简单的 Web 服务。

from flask import Flask, request, jsonify
import numpy as np

app = Flask(__name__)

# 加载模型
model = best_model

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.json
    features = np.array(data['features']).reshape(1, -1)
    prediction = model.predict(features)
    return jsonify({
   'prediction': prediction.tolist()})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

测试部署的模型

最后,我们可以通过发送 HTTP 请求来测试部署的模型。

import requests

# 示例数据
test_data = {
   
    "features": [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0, 10.0]
}

# 发送请求
response = requests.post('http://localhost:5000/predict', json=test_data)

# 打印预测结果
print(response.json())

通过上述步骤,我们完成了一个从数据预处理到模型部署的完整机器学习项目。每一步都遵循了最佳实践,确保了模型的性能和可靠性。希望本文提供的示例和讲解能够帮助读者更好地理解和应用机器学习项目中的关键技术。

相关实践学习
基于MSE实现微服务的全链路灰度
通过本场景的实验操作,您将了解并实现在线业务的微服务全链路灰度能力。
相关文章
|
11天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 监控
如何使用机器学习模型来自动化评估数据质量?
如何使用机器学习模型来自动化评估数据质量?
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
手写数字识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Flask框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片识别其名称。
27 0
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
12天前
|
机器学习/深度学习 算法 PyTorch
用Python实现简单机器学习模型:以鸢尾花数据集为例
用Python实现简单机器学习模型:以鸢尾花数据集为例
34 1
|
17天前
|
机器学习/深度学习 算法
探索机器学习模型的可解释性
【10月更文挑战第29天】在机器学习领域,一个关键议题是模型的可解释性。本文将通过简单易懂的语言和实例,探讨如何理解和评估机器学习模型的决策过程。我们将从基础概念入手,逐步深入到更复杂的技术手段,旨在为非专业人士提供一扇洞悉机器学习黑箱的窗口。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【MM2024】阿里云 PAI 团队图像编辑算法论文入选 MM2024
阿里云人工智能平台 PAI 团队发表的图像编辑算法论文在 MM2024 上正式亮相发表。ACM MM(ACM国际多媒体会议)是国际多媒体领域的顶级会议,旨在为研究人员、工程师和行业专家提供一个交流平台,以展示在多媒体领域的最新研究成果、技术进展和应用案例。其主题涵盖了图像处理、视频分析、音频处理、社交媒体和多媒体系统等广泛领域。此次入选标志着阿里云人工智能平台 PAI 在图像编辑算法方面的研究获得了学术界的充分认可。
【MM2024】阿里云 PAI 团队图像编辑算法论文入选 MM2024
|
29天前
|
机器学习/深度学习 算法 Java
机器学习、基础算法、python常见面试题必知必答系列大全:(面试问题持续更新)
机器学习、基础算法、python常见面试题必知必答系列大全:(面试问题持续更新)
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【玉米病害识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机课设项目+TensorFlow+模型训练
玉米病害识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,通过收集了8种常见的玉米叶部病害图片数据集('矮花叶病', '健康', '灰斑病一般', '灰斑病严重', '锈病一般', '锈病严重', '叶斑病一般', '叶斑病严重'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。再使用Django搭建Web网页操作平台,实现用户上传一张玉米病害图片识别其名称。
56 0
【玉米病害识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机课设项目+TensorFlow+模型训练
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 决策智能
【机器学习】揭秘深度学习优化算法:加速训练与提升性能
【机器学习】揭秘深度学习优化算法:加速训练与提升性能
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 Python
探索机器学习中的决策树算法:从理论到实践
【10月更文挑战第5天】本文旨在通过浅显易懂的语言,带领读者了解并实现一个基础的决策树模型。我们将从决策树的基本概念出发,逐步深入其构建过程,包括特征选择、树的生成与剪枝等关键技术点,并以一个简单的例子演示如何用Python代码实现一个决策树分类器。文章不仅注重理论阐述,更侧重于实际操作,以期帮助初学者快速入门并在真实数据上应用这一算法。
|
17天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
探索机器学习中的决策树算法
【10月更文挑战第29天】本文将深入浅出地介绍决策树算法,一种在机器学习中广泛使用的分类和回归方法。我们将从基础概念出发,逐步深入到算法的实际应用,最后通过一个代码示例来直观展示如何利用决策树解决实际问题。无论你是机器学习的初学者还是希望深化理解的开发者,这篇文章都将为你提供有价值的见解和指导。