Python是当前最流行的编程语言之一，也是机器学习领域的重要工具之一。传统机器学习是机器学习领域的重要分支，它致力于通过历史数据的学习，构建一个模型来预测和分类新数据。本文将介绍Python中的一些标准传统机器学习实例。
- 线性回归（Linear Regression）
线性回归是一种用于估计两种变量之间关系的方法。它基于观察到的数据点之间的线性关系，使用最小二乘法来计算出最优直线拟合。Python中，scikit-learn是一个用于机器学习的库，它包括了许多常用的机器学习算法，包括线性回归。
例：
from sklearn.linear_model import LinearRegression X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=.2) linreg=LinearRegression() linreg.fit(X_train,y_train)
在以上例子中，首先import了LinearRegression（线性回归）函数和train_test_split函数，train_test_split函数用于拆分数据集，将数据集分为训练数据集和测试数据集。接着初始化了一个线性回归模型对象，将训练数据集送入模型进行训练fit()。模型训练完毕后，在测试数据集上做预测。
- 决策树（Decision Tree）
决策树算法是一种非参数机器学习算法。它通过树状图的形式，对数据进行可视化，帮助我们更好地理解关于数据集的信息。我们可以使用树来进行预测，使其成为树形模型。Python中，决策树模型的实现也非常简单，我们只需要导入DecisionTreeClassifier即可。
例：
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score dt = DecisionTreeClassifier(max_depth=10) dt.fit(X_train, y_train) y_pred_dt = dt.predict(X_test) acc_decision_tree=accuracy_score(y_test, y_pred_dt)
在以上例子中，我们首先导入DecisionTreeClassifier函数和accuracy_score函数，max_depth为决策树的深度，X_train和y_train为训练数据，X_test和y_test为测试数据。然后使用fit()函数拟合模型，用predict()函数预测模型结果。
- 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）
支持向量机算法是一种分类算法，它可以在训练数据和测试数据之间找到一个最佳的边界线（即决定边界），并通过该边界线将测试数据划分为两个不同的类别。Python中，我们可以使用svm.SVC函数来实现SVM。
例：
from sklearn import svm svm = svm.SVC(kernel='linear',C=1,gamma='auto') svm.fit(X_train, y_train) y_pred_svm = svm.predict(X_test) svm_score = svm.score(X_test, y_test)
在以上例子中，我们使用svm.SVC来初始化一个SVM分类器模型，指定kernel为线性和gamma的值为auto。并将训练数据集导入模型进行模型训练，使用predict()函数在测试数据集上进行预测。使用score()函数计算模型精度分数。
总结：
以上是三种传统机器学习的实现。这些机器学习方法是广泛应用于众多领域的。在Python中，使用scikit-learn库能够快速有效地实现传统机器学习模型，并得到具体数字化结果。
