DWGym – Python and Scikit-learn Practice. Day One

DWGym – это отличный инструмент для практики алгоритмов машинного обучения с использованием Python и библиотеки Scikit-learn. В этом руководстве мы рассмотрим, как начать работу с DWGym и создать свою первую модель машинного обучения.

День первый: Установка DWGym и Scikit-learn

Шаг 1: Установка Python

Прежде всего, убедитесь, что у вас установлен Python. Вы можете загрузить его с официального сайта https://www.python.org/downloads/. DWGym и Scikit-learn поддерживают Python 3.6 и выше.

Шаг 2: Установка DWGym

Чтобы установить DWGym, вы можете использовать pip, пакетный менеджер Python. Просто запустите следующую команду:

pip install dwgym

Шаг 3: Установка Scikit-learn

Scikit-learn – это популярная библиотека машинного обучения для Python. Вы также можете установить ее при помощи pip:

pip install scikit-learn

Шаг 4: Получение данных для обучения

DWGym предоставляет наборы данных для обучения моделей машинного обучения. Вы можете загрузить данные для задачи классификации из среды обучения openai. Просто выполните следующую команду:

import gym
env = gym.make('CartPole-v1')

Шаг 5: Создание модели с помощью Scikit-learn

Теперь мы создадим простую модель машинного обучения с использованием библиотеки Scikit-learn. Для этого мы будем использовать логистическую регрессию:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = LogisticRegression()

Шаг 6: Обучение модели

Давайте обучим нашу модель на наборе данных, который мы загрузили ранее:

obs = env.reset()
done = False

while not done:
    action = model.predict([obs])[0]
    obs, reward, done, info = env.step(action)

Шаг 7: Оценка модели

Чтобы оценить производительность нашей модели, давайте посмотрим на среднюю награду за эпизоды:

total_reward = 0
num_episodes = 100

for _ in range(num_episodes):
    obs = env.reset()
    done = False

    while not done:
        action = model.predict([obs])[0]
        obs, reward, done, info = env.step(action)
        total_reward += reward

avg_reward = total_reward / num_episodes
print("Average reward: ", avg_reward)

Это основы использования DWGym и Scikit-learn для создания и обучения модели машинного обучения. Надеюсь, это руководство было полезным для вас!