Идеальная ide для python

Testing the Installation

Important: before testing the installation, your ESP32/ESP8266 board needs to be flashed with MicroPython firmware.

Connect the board to your computer using an USB cable. To test the installation, you need to tell Thonny that you want to run MicroPython Interpreter and select the board you are using.

1. Go to Tools > Options and select the Interpreter tab.

2. Choose MicroPython on a generic device.

3. Then, select your device serial port (recommended).

You can also select the “Try to detect automatically” option, but only if you just have one board connected to your computer at a time. Otherwise, select the specific port for the board you’re using.

4. Thonny IDE should now be connected to your board and you should see the prompt on the Shell.

5. Type the command help() in the Shell and see if it responds back.

If it responded back, everything is working fine. Now, you can send a few more commands to test.

Send the following commands to light up the on-board LED

>>> from machine import Pin
>>> Pin(2, Pin.OUT).value(1)

If you’re using an ESP8266, the logic to turn on the LED works the other way around, so you should send the following command instead:

>>> Pin(2, Pin.OUT).value(0)

The on-board LED should light up.

Then, turn off the led:

>>> Pin(2, Pin.OUT).value(0)

Congratulations! Your installation was successful!

PyCharm

Я обратил внимание на то, что чаще всего рекомендуют PyCharm, как в интернете, так и в книгах по Python программированию. И мне стало очень интересно и скачал пока бесплатную версию

Среда разработки Python поддерживает и Mac, и Windows, и Linux. Вообще редактор универсальный по своему назначению. Он способен поддерживать и такие языки, как Javascript, Coffeescript, Typescript, HTML/CSS, AngularJS, Node.js. Великолепная находка для WEB-разработчика, не так ли?

Возможности редактора:

  1. Интегрированное модульное тестирование;
  2. Проверки кода;
  3. Интегрированный контроль версий;
  4. Инструменты рефакторинга кода;
  5. Набор инструментов для навигации проекта;
  6. Выделение и автоматическое завершение;
  7. Поддержка ряда сторонних фреймворков для веб-разработки, таких как Django, Pyramid, web2py, Google App Engine и Flask.

О, вот он у меня нашёл автоматически интерпретатор Python:

Вот таким образом выглядит облегчённый вариант PyCharm. В нём я написал знаменитый Hello world. Всё сейчас делаю в режиме реального времени.

Классная вещь, мне нравится.

Функция map() в Python:

В Python функция map принимает два аргумента: функцию и аргумент составного типа данных, например, список. map применяет к каждому элементу списка переданную функцию. Например, вы прочитали из файла список чисел, изначально все эти числа имеют строковый тип данных, чтобы работать с ними — нужно превратить их в целое число:

old_list = 

new_list = []
for item in old_list:
    new_list.append(int(item))

print (new_list)

Тот же эффект мы можем получить, применив функцию map:

old_list = 
new_list = list(map(int, old_list))
print (new_list)

Как видите такой способ занимает меньше строк, более читабелен и выполняется быстрее. map также работает и с функциями созданными пользователем:

def miles_to_kilometers(num_miles):
    """ Converts miles to the kilometers """
    return num_miles * 1.6

mile_distances = 
kilometer_distances = list(map(miles_to_kilometers, mile_distances))
print (kilometer_distances)

А теперь то же самое, только используя lambda выражение:

mile_distances = 
kilometer_distances = list(map(lambda x: x * 1.6, mile_distances))

print (kilometer_distances)

Функция map может быть так же применена для нескольких списков, в таком случае функция-аргумент должна принимать количество аргументов, соответствующее количеству списков:

l1 = 
l2 = 

new_list = list(map(lambda x,y: x + y, l1, l2))
print (new_list)

Если же количество элементов в списках совпадать не будет, то выполнение закончится на минимальном списке:

l1 = 
l2 = 

new_list = list(map(lambda x,y:  + y, l1, l2))

print (new_list)

Следующие шаги

Следующим шагом будет оптимизация случайного леса, которую можно выполнить через случайный поиск, используя в Scikit-Learn. Оптимизация подразумевает поиск лучших гиперпараметров для модели на текущем наборе данных. Лучшие гиперпараметры будут зависеть от набора данных, поэтому нам придётся проделывать оптимизацию (настройку модели) отдельно для каждого набора.

Можно рассматривать настройку модели как поиск лучших установок для алгоритма машинного обучения. Примеры параметров, которые можно оптимизировать: количество деревьев, их максимальная глубина, максимальное количество параметров, принимаемых каждым узлом, максимальное количество образцов в листьях.

Реализацию случайного поиска для оптимизации модели можно изучить в Jupyter Notebook.

Eric Python IDE

— многофункциональная среда разработки Python, написанная на Python. Она основана на кроссплатформенной графической библиотеке Qt, интегрированной с очень гибким редактором Scintilla. Поддерживается неограниченное количество редакторов.

Eric предоставляет настраиваемый макет окна, настраиваемую подсветку синтаксиса, автоматическое завершение кода, подсказки, сворачивание исходного кода, согласование фигурных скобок, подсветку ошибок и предлагает расширенные функции поиска.

Eric имеет интегрированный класс браузера и веб-браузера, интегрированный интерфейс управления версиями для репозиториев Mercurial, Subversion и Git в качестве основных плагинов и многое другое. Одной из наиболее важных функций, которая отсутствует во многих IDE Python, является интегрированная система документации исходного кода.

Python Script Launching

The launcher is restricted to launching Python scripts.
It is not intended as a general-purpose script launcher or
shebang processor.

The launcher supports the syntax of shebang lines as described
in , including all restrictions listed.

The launcher supports shebang lines referring to Python
executables with any of the (regex) prefixes «/usr/bin/», «/usr/local/bin»
and «/usr/bin/env *», as well as binaries specified without

For example, a shebang line of ‘#! /usr/bin/python’ should work even
though there is unlikely to be an executable in the relative Windows
directory «\usr\bin». This means that many scripts can use a single
shebang line and be likely to work on both Unix and Windows without
modification.

The launcher will support fully-qualified paths to executables.
While this will make the script inherently non-portable, it is a
feature offered by Unix and would be useful for Windows users in
some cases.

The launcher will be capable of supporting implementations other than
CPython, such as jython and IronPython, but given both the absence of
common links on Unix (such as «/usr/bin/jython») and the inability for the
launcher to automatically locate the installation location of these
implementations on Windows, the launcher will support this via
customization options. Scripts taking advantage of this will not be
portable (as these customization options must be set to reflect the
configuration of the machine on which the launcher is running) but this
ability is nonetheless considered worthwhile.

Установка Python

Сначала, вам нужно будет скачать python на свой компьютер, чтобы продолжить работу с платой.

Выполните следующие шаги, которые я привел ниже.

Упомянутые ниже шаги применимы только для пользователей Windows, работающих на 32-битной или 64-битной ОС. Процедура установки для MAC и Linux отличается.

Нам нужно скачать среду с официального сайта «Питона» отсюда.

Нажмите на 32-битный Python-2.7.9, что установит 32-битный Python IDLE на ваш компьютер.
Важно! Не загружайте 64-битную версию или обновленные версии, поскольку они не обеспечивают поддержку наших библиотек Arduino. Даже если ваш компьютер работает на 64-битной версии, вы можете использовать 32-битный Python.

Откройте загруженный exe-файл и следуйте инструкциям

Не меняйте каталог, в который устанавливается «питон». Это будет: C:\Python27 по умолчанию, оставьте это таковым.
Во время установки вы можете получить предупреждение от вашего антивируса (если он есть), в этом случае нажмите «Разрешить».

IDE, которые возможно использовать для обучения программированию

IDLE

Сайт: http://docs.python.org/library/idle.html
Лицензия: Свободная
Платформы: Кроссплатформенный
Версии питона: 2, 3

Очень простой и легкий редактор с очень простым отладчиком. Стандартная IDE для Питона, входит в состав дистрибутива питона.

Довольно беден функциями, не очень удобен в работе. Например, отладчик не позволяет целиком просмотреть список, если тот не влезает в поле вывода, не позволяет добавлять новые watches, не позволяет ставить условные breakpoints.

WingIDE

Сайт: http://wingware.com
Лицензия: проприетарная
Платформы: кроссплатформенный
Версии питона: 2, 3

Полнофункциональная IDE, коммерческая. Для образовательных учреждений и их учащихся есть возможность получения полной версии бесплатно.

Бесплатный вариант – Wing IDE 101 имеет довольно простой интерфейс со всеми необходимыми возможностями.Что умеет.
В Wing 101 отладчик не позволяет ставить conditional breakpoints, не позволяет добавлять новые значения в watch-list, но показывает список всех переменных.

PyCharm

Сайт: http://www.jetbrains.com/pycharm/
Лицензия: Бесплатная (в варианте Community Edition)
Платформы: Кроссплатформенный.

Полнофункциональная профессиональнеая IDE.

Написана на Java, большие системные требования. Необходимо создавать проект для каждой программы. Не очень удобна для обучения.

PyScripter

Сайт: http://pyscripter.googlepages.com/
Лицензия: Свободная
Платформы: Windows only
Версии питона: 2, 3

Простая и удобная IDE с возможностью отладки. К сожалению, Windows-only. Не развивается с 2012 года.

IDE, разработанные специально для Python

1. PyCharm

Одна из лучших полнофункциональных сред разработки, сделанных конкретно для Python. Есть и бесплатный, и платный варианты. IDE доступна на Windows, Mac OS X, Linux.

PyCharm поддерживает Python-разработку напрямую — достаточно открыть новый файл и начать писать код. Есть возможность запускать и отлаживать код из PyCharm, присутствует поддержка системы управления версиями.

Плюсы — большое комьюнити, поддержка всего и вся, работа «из коробки», запуск, редактирование, отладка.
Минусы — PyCharm может загружаться довольно медленно, а настройки по умолчанию обычно требуют корректировки.

2. Spyder

Open-source среда разработки для Python, оптимизированная под data science. Поставляется в наборе с менеджером пакетов Anaconda.

Основная целевая аудитория — data scientist’ы, использующие Python. Например, Spyder прекрасно работает с такими библиотеками, как SciPy, Matplotlib и NumPy.

А ещё инструмент обладает широкой функциональностью, которая присуща всем стандартным средам разработки: редактирование, подсветка синтаксиса, автодополнение кода и даже встроенный обозреватель документации.

Отличительная особенность — наличие проводника переменных. С его помощью можно увидеть значения переменных в виде таблицы непосредственно внутри IDE. Кроме того, прекрасно работает интеграция с IPython/Jupyter.

Про Spyder говорят, что это инструмент более «приземлённый», если сравнивать с другими IDE. Однако Spyder чаще рассматривают в качестве средства решения определённой задачи, а не в качестве основной среды разработки.

Плюсы — бесплатность, доступность на Windows, Linux, macOS. Если вы data scientist, использующий Anaconda, — это ваш выбор.
Минусы — недостаточная функциональность для повседневной работы с точки зрения более опытных разработчиков.

3. Thonny

Среда разработки для новичков. Написана и поддерживается Институтом информатики Тартуского университета (Эстония). Доступна на всех основных платформах.

Tonny устанавливается с версией Python, которая идёт в комплекте, а значит, что-нибудь ещё устанавливать не потребуется. Но если вы продвинутый пользователь, можете эту настройку изменить, чтобы IDE нашла уже установленные библиотеки.

Плюсы — очевидны для начинающих Python-программистов, которые рвутся в бой и подбирают IDE.
Минусы — недостаточно функциональности для продвинутых пользователей. Так как IDE достаточно новая, могут возникнуть проблемы, а ответы на вопросы вы вряд ли найдёте в сети.

Визуализация дерева решений

Что же на самом деле происходит при обучении дерева решений? Хороший способ понять это — визуализация модели при помощи соответствующей функции Scikit-Learn (подробнее функция рассматривается в данной статье).

Во всех узлах, кроме листьев (цветные узлы без исходящих связей), содержится 5 частей:

  1. Вопрос о значении параметра образца. Ответ может принимать значение или . Это точка разделения узла, в зависимости от ответа определяется, в каком направлении вниз по дереву продвинется образец данных.
  2. : средневзвешенное загрязнение Джини должно уменьшаться по мере того, как мы движемся вниз по дереву.
  3. : количество прошедших через этот узел образцов.
  4. : отношение классов, прошедших через этот узел, выраженное в абсолютных числах. К примеру, верхний узел выделил 2 образца класса 0 и 4 образца класса 1.
  5. : класс большинства прошедших через узел образцов. Для листьев это прогнозируемое значение всех попадающих в эти узлы элементов.

Листья не содержат вопроса, так как являются финальными прогнозируемыми значениями классификации. Чтобы обработать новый элемент набора данных, нужно просто двигаться вниз по дереву, используя параметры элемента для ответов на вопросы. В финале вы доберётесь до одного из листьев, значение которого и будет прогнозируемым классом элемента.

Чтобы взглянуть на дерево решений под другим углом, мы спроецируем разделения модели на исходные данные.

Каждое разделение отображается одной линией, разделяющей образцы данных на узлы в соответствии со значением параметров. Поскольку максимальная глубина дерева не ограничена, разделение размещает каждый элемент в узел, содержащий только элементы того же класса. Позже мы рассмотрим, как идеальное разделение обучающих данных может привести к переобучению.

Установка Python

Ошибка №1

Для решения первой проблемы (пункт 1) устанавливаем Python рис 13. Скачиваем дистрибутив https://www.python.org/

рис. 13

После скачивания запускаем инсталлятор рис 14.

рис. 14

В первом окне ( рис 15) необходимо поставить галочку напротив “Add Python 3.7 to PATH” , это очень важно, так как отсутствие галочки может повлиять на работу языка Python с интегрированной средой Geany. И нажимаем Install Now. рис

15

рис. 15

Установка рис 18

После успешной установки, появится надпись “Setup was successful”. Это означает, что установка прошла успешно и можно возвращаться к нашей программе и попытаться ее запустить.

рис. 18

После установки запускаем снова нашу команду “Привет мир!”. Если ошибка все та же (как на рисунке 12), то значит мы столкнулись с ошибкой номер 2 (отсутствие привязки интегрированной среды Geany с интерпретатором Python). Это означает, что среды Geany не знает, где установлен Python, а в следствии чего не может его запустить.

Ошибка №2

Для решения этой ошибки необходимо запустить IDE Geany и выбрать наш файл с расширением “.py” или создать новый. Следующий шаг: переходим в верхнее Меню программы Geany и выбираем пункт “Сборка”, далее в контекстном меню выбираем пункт: “Установить команды сборки” рис 19

рис. 19

Первое: в разделе “Команды для языка: Python” в первой строчке, в столбце Команды, меняем строку “python -m py_compile «%f» ” на “C:\Users\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\python.exe -m py_compile «%f» ” Это пример! Мы заменяем команду “ python” на путь, где находится запускающий файл Python. В нашем пример это “C:\Users\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\python.exe” и не забываем добавить ключи “-m py_compile «%f» ”

Второе: Очень похоже , что мы делали до этого, только в разделе “Выполнить команды” в первой строчке, в столбце Команды, меняем строку “python «%f» ” на “C:\Users\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\python.exe «%f» ” ВНИМАНИЕ у вас может путь не совпадать с примером! На рисунке 15 указано ссылка на каталог, куда вы устанавливали Python, в этом каталоге нужно найти файл python.exe это и будет тот самый полный путь, на который необходимо заменить команду “ python *”. После проделанных шагов заново запускаем нашу первую программу и проверяем результат, при правильном выполнение инструкции у вас должен быть результат как на рисунке 20

Если у вас снова ошибка, то проделайте все шаги из этой инструкции и будьте внимательны, возможно пропустили важный шаг.

рис. 20

Мы прошли все возможные этапы по установке и настройке интегрированной среды программирования Geany для работы с языком Python. Теперь мы можем создавать программы (проекты) на языке Python и делать этот мир лучше.

Случайный лес

Случайный лес — модель, состоящая из множества деревьев решений. Вместо того,чтобы просто усреднять прогнозы разных деревьев (такая концепция называется просто «лес»), эта модель использует две ключевые концепции, которые и делают этот лес случайным.

  1. Случайная выборка образцов из набора данных при построении деревьев.
  2. При разделении узлов выбираются случайные наборы параметров.

Случайная выборка тренировочных образцов

В процессе тренировки каждое дерево случайного леса учится на случайном образце из набора данных. Выборка образцов происходит с возмещением (в статистике этот метод называется бутстреппинг, bootstrapping). Это даёт возможность повторно использовать образцы одним и тем же деревом. Хотя каждое дерево может быть высоковариативным по отношению к определённому набору тренировочных данных, обучение деревьев на разных наборах образцов позволяет понизить общую вариативность леса, не жертвуя точностью.

При тестировании результат выводится путём усреднения прогнозов, полученных от каждого дерева. Подход, при котором каждый обучающийся элемент получает собственный набор обучающих данных (с помощью бутстреппинга), после чего результат усредняется, называется бэггинг (bagging, от bootstrap aggregating).

Случайные наборы параметров для разделения узлов

Вторая базовая концепция случайного леса заключается в использовании определённой выборки параметров образца для разделения каждого узла в каждом отдельном дереве. Обычно размер выборки равен квадратному корню из общего числа параметров. То есть, если каждый образец набора данных содержит 16 параметров, то в каждом отдельном узле будет использовано 4. Хотя обучение случайного леса можно провести и с полным набором параметров, как это обычно делается при регрессии. Этот параметр можно настроить в реализации случайного леса в Scikit-Learn.

Случайный лес сочетает сотни или тысячи деревьев принятия решений, обучая каждое на отдельной выборке данных, разделяя узлы в каждом дереве с использованием ограниченного набора параметров. Итоговый прогноз делается путём усреднения прогнозов от всех деревьев.

Чтобы лучше понять преимущество случайного леса, представьте следующий сценарий: вам нужно решить, поднимется ли цена акций определённой компании. У вас есть доступ к дюжине аналитиков, изначально не знакомых с делами этой компании. Каждый из аналитиков характеризуется низкой степенью погрешности, так как не делает каких-либо предположений. Кроме того, они могут получать новые данные из новостных источников.

Трудность задачи в том, что новости, помимо реальных сигналов, могут содержать шум. Поскольку предсказания аналитиков базируются исключительно на данных — обладают высокой гибкостью — они могут быть искажены не относящейся к делу информацией. Аналитики могут прийти к разным заключениям, исходя из одних и тех же данных. Кроме того, каждый аналитик старается делать прогнозы, максимально коррелирующие с полученными отчётами (высокая вариативность) и предсказания могут значительно различаться при разных наборах новостных источников.

Поэтому нужно не опираться на решение какого-то одного аналитика, а собрать вместе их прогнозы. Более того, как и при использовании случайного леса, нужно разрешить каждому аналитику доступ только к определённым новостным источникам, в надежде на то, что эффекты шумов будут нейтрализованы выборкой. В реальной жизни мы полагаемся на множество источников (никогда не доверяйте единственному обзору на Amazon). Интуитивно нам близка не только идея дерева решений, но и комбинирование их в случайный лес.

Производительность классификатора

После реализации алгоритма машинного обучения нам необходимо выяснить, насколько эффективна модель. Критерии измерения эффективности могут основываться на наборах данных и метрике. Для оценки различных алгоритмов машинного обучения мы можем использовать разные показатели производительности. Например, предположим, что если для различения изображений различных объектов используется классификатор, мы можем использовать метрики эффективности классификации, такие как средняя точность, AUC и т. Д

В том или ином смысле метрика, которую мы выбираем для оценки нашей модели машинного обучения, очень важно, потому что выбор метрик влияет на то, как измеряется и сравнивается производительность алгоритма машинного обучения. Ниже приведены некоторые из показателей –

Матрица путаницы

В основном это используется для задачи классификации, где выходные данные могут быть двух или более типов классов. Это самый простой способ измерить производительность классификатора. Матрица путаницы – это, в основном, таблица с двумя измерениями, а именно: «Фактическое» и «Предсказанное». Оба измерения имеют «Истинные позитивы (TP)», «Истинные негативы (TN)», «Ложные позитивы (FP)», «Ложные негативы (FN)».

В приведенной выше матрице путаницы 1 – для положительного класса, а 0 – для отрицательного.

Ниже приведены термины, связанные с матрицей путаницы.

  • Истинные плюсы – TP – это случаи, когда фактический класс точки данных равнялся 1, а прогнозируемый – также 1.

  • True Negatives – TN – это случаи, когда фактический класс точки данных был равен 0, а прогнозируемый также равен 0.

  • Ложные положительные значения – FP – это случаи, когда фактический класс точки данных был равен 0, а прогнозируемый также равен 1.

  • False Negatives – FN – это случаи, когда фактический класс точки данных был равен 1, а прогнозируемый также равен 0.

Истинные плюсы – TP – это случаи, когда фактический класс точки данных равнялся 1, а прогнозируемый – также 1.

True Negatives – TN – это случаи, когда фактический класс точки данных был равен 0, а прогнозируемый также равен 0.

Ложные положительные значения – FP – это случаи, когда фактический класс точки данных был равен 0, а прогнозируемый также равен 1.

False Negatives – FN – это случаи, когда фактический класс точки данных был равен 1, а прогнозируемый также равен 0.

точность

Сама матрица путаницы не является показателем эффективности как таковой, но почти все матрицы производительности основаны на матрице путаницы. Одним из них является точность. В задачах классификации это может быть определено как число правильных прогнозов, сделанных моделью для всех видов сделанных прогнозов. Формула для расчета точности выглядит следующим образом:

Точность=fracTP+TNTP+FP+FN+TN

точность

В основном используется при поиске документов. Это может быть определено как сколько из возвращенных документов является правильным. Ниже приведена формула для расчета точности:

Precision=fracTPTP+FP

Напомним или Чувствительность

Это может быть определено как количество положительных результатов, возвращаемых моделью. Ниже приведена формула для расчета отзыва / чувствительности модели.

Recall=fracTPTP+FN

специфичность

Это может быть определено как количество негативов, возвращаемых моделью. Это прямо противоположно вспомнить. Ниже приведена формула для расчета специфики модели –

Specificity=fracTNTN+FP

Command-line handling

Only the first command-line argument will be checked for a shebang line
and only if that argument does not start with a ‘-‘.

If the only command-line argument is «-h» or «—help», the launcher will
print a small banner and command-line usage, then pass the argument to
the default Python. This will cause help for the launcher being printed
followed by help for Python itself. The output from the launcher will
clearly indicate the extended help information is coming from the
launcher and not Python.

As a concession to interactively launching Python, the launcher will
support the first command-line argument optionally being a dash («-«)
followed by a version qualifier, as described above, to nominate a
specific version be used. For example, while «py.exe» may locate and
launch the latest Python 2.x implementation installed, a command-line such
as «py.exe -3» could specify the latest Python 3.x implementation be
launched, while «py.exe -2.6-32» could specify a 32bit implementation
Python 2.6 be located and launched. If a Python 2.x implementation is
desired to be launched with the -3 flag, the command-line would need to be
similar to «py.exe -2 -3» (or the specific version of Python could
obviously be launched manually without use of this launcher.) Note that
this feature can not be used with shebang processing as the file scanned
for a shebang line and this argument must both be the first argument and
therefore are mutually exclusive.

Shebang line parsing

If the first command-line argument does not start with a dash (‘-‘)
character, an attempt will be made to open that argument as a file
and parsed for a shebang line according to the rules in :

#! interpreter 

Once parsed, the command will be categorized according to the following rules:

  • If the command starts with the definition of a customized command
    followed by a whitespace character (including a newline), the customized
    command will be used. See below for a description of customized
    commands.
  • The launcher will define a set of prefixes which are considered Unix
    compatible commands to launch Python, namely «/usr/bin/python»,
    «/usr/local/bin/python», «/usr/bin/env python», and «python».
    If a command starts with one of these strings will be treated as a
    ‘virtual command’ and the rules described in Python Version Qualifiers
    (below) will be used to locate the executable to use.
  • Otherwise the command is assumed to be directly ready to execute — ie.
    a fully-qualified path (or a reference to an executable on the PATH)
    optionally followed by arguments. The contents of the string will not
    be parsed — it will be passed directly to the Windows CreateProcess
    function after appending the name of the script and the launcher
    command-line arguments. This means that the rules used by
    CreateProcess will be used, including how relative path names and
    executable references without extensions are treated. Notably, the
    Windows command processor will not be used, so special rules used by the
    command processor (such as automatic appending of extensions other than
    ‘.exe’, support for batch files, etc) will not be used.

The use of ‘virtual’ shebang lines is encouraged as this should
allow for portable shebang lines to be specified which work on
multiple operating systems and different installations of the same
operating system.

Логистическая регрессия

По сути, модель логистической регрессии является одним из членов семейства алгоритмов контролируемой классификации. Логистическая регрессия измеряет взаимосвязь между зависимыми переменными и независимыми переменными путем оценки вероятностей с использованием логистической функции.

Здесь, если мы говорим о зависимых и независимых переменных, то зависимая переменная – это переменная целевого класса, которую мы собираемся прогнозировать, а с другой стороны, независимые переменные – это функции, которые мы собираемся использовать для прогнозирования целевого класса.

В логистической регрессии оценка вероятностей означает прогнозирование вероятности возникновения события. Например, владелец магазина хотел бы предсказать, покупатель, вошедший в магазин, купит игровую приставку (например) или нет. Там будет много особенностей клиента – пол, возраст и т. Д., Которые будет наблюдать продавец магазина, чтобы предсказать вероятность возникновения, то есть, покупка игровой приставки или нет. Логистическая функция – это сигмовидная кривая, которая используется для построения функции с различными параметрами.

Предпосылки

Перед созданием классификатора с использованием логистической регрессии нам необходимо установить пакет Tkinter в нашей системе. Его можно установить по адресу https://docs.python.org/2/library/tkinter.html .

Теперь с помощью приведенного ниже кода мы можем создать классификатор с помощью логистической регрессии –

Сначала мы импортируем несколько пакетов –

import numpy as np
from sklearn import linear_model
import matplotlib.pyplot as plt

Теперь нам нужно определить пример данных, который можно сделать следующим образом:

X = np.array(,2.9,4.7],2.5,5],3.2,5.5],6,5],7.6,4],3.2,0.9],2.9,1.9],,0.5,3.4],1,4],0.9,5.9]])
y = np.array()

Далее нам нужно создать классификатор логистической регрессии, что можно сделать следующим образом:

Classifier_LR= linear_model.LogisticRegression(solver ='liblinear', C =75)

Последнее, но не менее важное, мы должны обучить этот классификатор –

Classifier_LR.fit(X, y)

Теперь, как мы можем визуализировать вывод? Это можно сделать, создав функцию с именем Logistic_visualize () –

Def Logistic_visualize(Classifier_LR, X, y):
   min_x, max_x = X.min() - 1.0, X.max() + 1.0
   min_y, max_y = X.min() - 1.0, X.max() + 1.0

В приведенной выше строке мы определили минимальное и максимальное значения X и Y, которые будут использоваться в сетке сетки. Кроме того, мы определим размер шага для построения сетки.

mesh_step_size =0.02

Давайте определим сетку сетки значений X и Y следующим образом:

x_vals, y_vals = np.meshgrid(np.arange(min_x, max_x, mesh_step_size),
                 np.arange(min_y, max_y, mesh_step_size))

С помощью следующего кода мы можем запустить классификатор на сетке сетки –

output = classifier.predict(np.c_x_vals.ravel(), y_vals.ravel()])
output = output.reshape(x_vals.shape)
plt.figure()
plt.pcolormesh(x_vals, y_vals, output, cmap = plt.cm.gray)
 
plt.scatter(X, X, c = y, s =75, edgecolors ='black', 
linewidth=1, cmap = plt.cm.Paired)

Следующая строка кода укажет границы участка

plt.xlim(x_vals.min(), x_vals.max())
plt.ylim(y_vals.min(), y_vals.max())
plt.xticks((np.arange(int(X[:,min()-1),int(X[:,max()+1),1.0)))
plt.yticks((np.arange(int(X[:,1min()-1),int(X[:,1max()+1),1.0)))
plt.show()

Теперь, после выполнения кода, мы получим следующий вывод, классификатор логистической регрессии –

Uploading the Script

Go to Device and select Upload current script as main script.

It should write the following on the Shell.

Note: uploading the code as main script will save the current file with the name main.py on the ESP, even if you have saved it in your computer with a different name. The same happens for the boot.py file.

Important: when the ESP restarts, first it runs the boot.py file and afterwards the main.py.

After uploading the script, press the ESP EN/RESET button.

The ESP on-board LED should be blinking.

Congratulations, you’ve successfully uploaded a new script to your ESP32/ESP8266 using Thonny IDE.

Wing Python IDE

— это настраиваемая и гибкая профессиональная среда разработки Python с мощным отладчиком и интеллектуальным редактором.

Среди ее хорошо известных функций чрезвычайно мощные возможности отладки, навигация по коду, интегрированное тестирование модулей, удаленная разработка и многое другое. Если вы любите использовать Vim, то Wing отлично интегрируется с редактором Vim.

Она имеет хорошую интеграцию с App Engine, Django, PyQt, Flask, Vagrant и т.д. Wing поддерживает управление проектами и контроль версий с помощью Git, Mercurial, Bazaar, Subversion и многих других систем. Она становится популярной среди разработчиков Python, и многие теперь предпочитают ее PyCharm.

Заключение и выводы

Хотя мы действительно можем создавать мощные модели машинного обучения на Python, не понимая принципов их работы, знание основ позволит работать более эффективно. В этой статье мы не только построили и использовали на практике алгоритм случайного леса, но и разобрали, как работает эта модель.

Мы изучили работу дерева принятия решений, элемента, из которого состоит случайный лес, и увидели, как можно преодолеть высокую вариативность единичного дерева, комбинируя сотни таких деревьев в лес. Случайный лес работает на принципах случайной выборки образцов, случайного набора параметров и усреднения прогнозов.

В этой статье мы разобрали следующие ключевые концепции:

  1. Дерево принятия решений: интуитивная модель, которая принимает решения на основе последовательности вопросов, относящихся к значениям параметров. Характеризуется низкой погрешностью и высокой вариативностью, что ведёт к переобучению на тренировочных данных.
  2. Загрязнение Джини: величина, которую дерево решений стремится минимизировать при разделении каждого узла. Представляет возможность того, что случайно выбранный образец будет неверно классифицирован в определённом узле.
  3. Бутстреппинг: выборка случайных наборов образцов с возмещением.
  4. Случайный поднабор параметров: выборка случайных параметров для разделения каждого узла дерева решений.
  5. Случайный лес: сборная модель из множества деревьев решений, использующая бутстреппинг, случайные поднаборы параметров и усреднение полученных от всех деревьев прогнозов. Является частным случаем сборной модели, использующей бэггинг.
  6. Компромисс между вариативностью и погрешностью: ключевая проблема машинного обучения. Заключается в поиске баланса между моделями с высокой гибкостью (высокой вариативностью), которые отлично обучаются на тренировочных данных, но мало способны к обобщению на новых данных, и ригидными моделями (с высокой погрешностью), которые плохо обучаются на тренировочных сетах. Случайный лес уменьшает вариативность одиночного дерева решений, что позволяет модели лучше воспринимать новые данные.
Ссылка на основную публикацию