饮料配方优化：基于机器学习的配方推荐_1.机器学习基础.docxVIP

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1.机器学习基础

1.1什么是机器学习

机器学习（MachineLearning,ML）是人工智能（ArtificialIntelligence,AI）的一个重要分支，它使计算机能够从数据中学习并做出预测或决策，而无需进行明确的编程。机器学习的核心思想是通过算法让计算机自动地从数据中提取有用的信息，从而在新的数据上实现更好的性能。在饮料配方优化中，机器学习可以帮助我们分析历史数据，识别不同配方之间的关联性和效果，从而推荐更优的配方。

1.2机器学习的类型

机器学习主要可以分为以下几种类型：

1.2.1监督学习

监督学习（SupervisedLearning）是指在训练过程中，每个训练样本都有一个明确的标签或目标值。算法通过学习这些标签和输入特征之间的关系，来预测新的、未见过的数据的标签。监督学习的常见任务包括分类和回归。

示例：基于监督学习的饮料分类

假设我们有一个饮料数据集，每个饮料都有其配方和口味标签（如甜、酸、苦等）。我们可以使用监督学习来训练一个分类模型，预测新的饮料配方的口味。

importpandasaspd

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler

fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression

fromsklearn.metricsimportaccuracy_score

#假设我们有一个饮料数据集

data=pd.read_csv(beverages.csv)

#查看数据集前几行

print(data.head())

#特征和标签

X=data[[water_ml,sugar_g,lemon_ml,mint_leaves]]#输入特征

y=data[taste]#输出标签

#划分训练集和测试集

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)

#标准化特征

scaler=StandardScaler()

X_train=scaler.fit_transform(X_train)

X_test=scaler.transform(X_test)

#训练逻辑回归模型

model=LogisticRegression()

model.fit(X_train,y_train)

#预测测试集

y_pred=model.predict(X_test)

#计算准确率

accuracy=accuracy_score(y_test,y_pred)

print(f模型准确率:{accuracy:.2f})

1.2.2无监督学习

无监督学习（UnsupervisedLearning）是指在训练过程中，数据没有标签或目标值。算法的目标是从数据中发现潜在的结构或模式。无监督学习的常见任务包括聚类和降维。

示例：基于无监督学习的饮料配方聚类

假设我们有一个饮料配方数据集，但没有口味标签。我们可以使用无监督学习来将饮料配方进行聚类，发现不同配方之间的相似性。

importpandasaspd

fromsklearn.clusterimportKMeans

fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler

importmatplotlib.pyplotasplt

#假设我们有一个饮料配方数据集

data=pd.read_csv(beverage_formulas.csv)

#查看数据集前几行

print(data.head())

#特征

X=data[[water_ml,sugar_g,lemon_ml,mint_leaves]]

#标准化特征

scaler=StandardScaler()

X=scaler.fit_transform(X)

#训练KMeans模型

kmeans=KMeans(n_clusters=3,random_state=42)

kmeans.fit(X)

#获取聚类标签

labels=kmeans.labels_

#可视化聚类结果

plt.scatter(X[:,0]