演算法如果要懂背後數學邏輯寫出程式碼會到天荒地老

所以我們這裡通過sklearn來快速調用
簡單來說10個步驟就可以用Python完成模型建置～～

1. 引入所需模塊：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

2. 載入數據：使用pandas庫等工具來讀取和處理數據

# 例如讀取一個csv文件
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')

3. 準備特徵和目標變量：將數據集拆分為X特徵和Y目標變量。

X = data.drop('target', axis=1)  # 特徵
y = data['target']  # 目標變量

4. 拆分數據：將數據集分為訓練集和測試集，用於模型的訓練和評估。

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

5. 數據預處理：如果需要，進行數據預處理操作，如特徵標準化、填補缺失值等。

scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

白話來說只要改這裡使用哪種模型即可
6. 選擇模型：選擇適合你問題的模型，例如，這裡使用了一個隨機森林分類器。

model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

7. 訓練模型：使用測試數據來評估模型的性能。

model.fit(X_train, y_train)

8. 模型評估：

y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'準確率：{accuracy}')

9. 調參優化：進行參數調整以優化模型準確率性能。

# 使用交叉驗證和網格搜索來尋找最佳參數
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {'n_estimators': [50, 100, 200]}
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
best_model = grid_search.best_estimator_

10. 應用模型：使用訓練好的模型來進行新數據或真實上線數據進行預測。

y_pred = best_model.predict(X_test)