机器学习建模
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机器学习建模
机器学习建模
飞书用户9882024年6月6日修改
概览
机器学习通过算法分析数据，进行分类和回归预测，例如股价预测、垃圾邮件分类、信用评分、医疗诊断等。我们可使用DataInterpreter生产此类算法代码，对数据进行建模，完成预测任务。
示例：红酒分类
任务
我们以sklearn的红酒识别数据集为例说明如何使用DataInterpreter进行机器学习建模。这是一个经典的多分类数据集，数据集内有色泽、化学成分等的若干特征，可据此对样本的酒品类别进行预测。我们要求DataInterpreter获取数据，切分训练和验证集，训练模型，并在验证集上进行预测。
代码
代码块
python examples/di/machine_learning.py
运行结果
示例: 销售额预测
任务
我们以沃尔玛销售额预测数据集为例说明如何使用DataInterpreter进行销售额预测建模。数据集内有train.csv、test.csv、feature.csv、store.csv共计四张表，我们要求DataInterpreter获取数据，拼接数据，切分训练和验证集，训练模型，并在测试集上进行预测。
下载数据
代码执行
代码块
python examples/di/machine_learning.py --use_case sales_forecast
运行结果