1. ¿Qué es Gremi?
Geremi es un marco de aprendizaje automático basado en Python que puede ayudar a los desarrolladores a construir, entrenar e implementar rápidamente modelos de aprendizaje automático. Geremi proporciona una variedad de algoritmos de aprendizaje automático, que incluyen clasificación, regresión, agrupación, reducción de dimensionalidad y más. Además, Geremi también proporciona algunas herramientas convenientes, como el preprocesamiento de datos y la evaluación de modelos.
2. ¿Cómo instalar Gremi?
Instalar Gremlin es muy sencillo, simplemente introduce el siguiente comando en la terminal:
```
pipinstallgremlin
```
3. ¿Cómo utilizar Gremi?
1. Preprocesamiento de datos
El preprocesamiento de datos es un paso muy importante en el aprendizaje automático. Geremi proporciona varias herramientas de preprocesamiento de datos, como limpieza de datos, selección de funciones, escalado de funciones, etc. El siguiente es un ejemplo simple de preprocesamiento de datos:
``pythonskin
de gremlin .preprocessingimportstandardscaler
de gremlin .datasetsimportload_iris
data. =load_iris()
x =datos['datos']
y =datos['target']
scaler=StandardScaler() p>
X=scaler.fit_transform(X)
```
En el código anterior, utilizamos StandardScaler para escalar las características de los datos.
2. Entrenamiento del modelo
Después del preprocesamiento de los datos, podemos comenzar a entrenar el modelo. Gremi proporciona una variedad de algoritmos de aprendizaje automático, como regresión lineal, regresión logística, árboles de decisión, etc. El siguiente es un ejemplo simple de entrenamiento de modelo:
``python skin
de gremlin lineal _ modelimportLinearRegression
de gremlin datasetsimportload _ Boston
.datos=load_boston()
x =datos['datos']
y =datos['objetivo']
Modelo=regresión lineal( )
model.fit(X, y)
```
En el código anterior, usamos LinearRegression para entrenar un modelo de regresión lineal.
3. Evaluación del modelo
Después del entrenamiento del modelo, necesitamos evaluar el modelo. Gremi proporciona varias herramientas de evaluación, como validación cruzada, curva ROC, precisión, recuperación, etc.
Aquí hay un ejemplo simple de evaluación de modelo:
``pythonskin
de gremlin métricas importaccuracy _ puntuación
de gremlin datasetsimportload _ iris
<. p>de gremlin . linear _ modelimportLogisticRegressiondata=load_iris()
x =data['data']
y =data['target ']
model=LogisticRegression()
model.fit(X, y)
y_pred=model.predict(X)
Precisión = Accuracy_Score(y, y_prediction)
Print("Accuracy:", Accuracy)
```
En el código anterior, usamos precision_score para calcular la precisión del modelo.