آموزش دیتاساینس و ماشین‌لرنینگ

👨‍🏫

آموزش کلاس (Class) با کاربرد در دیتا ساینس و ماشین لرنینگ

کلاس یک طرح یا قالب کلی برای ایجاد شی‌ (Object) هست. شی‌ها نمونه‌هایی از کلاس‌ها هستن که دارای ویژگی‌ (Attribute) و رفتار (Method) هستن.

🔵کلاس‌ها به ما این امکان رو می‌دن که داده‌ها و توابعی که بهشون مرتبط هستن رو در یک محیط بسته سازماندهی کنیم و کد رو تمیزتر و قابل مدیریت‌تر می‌کنن. به عنوان مثال، فرض کنین می‌خوایم یک کلاس برای نمایندگی یک حساب بانکی ایجاد کنیم.

class BankAccount:
    def __init__(self):
        self.balance = 0

    def deposit(self, amount):
        self.balance += amount

    def get_balance(self):
        return self.balance

# استفاده از کلاس
account = BankAccount()# ساخت یک شی از کلاس
account.deposit(100) # اضافه کردن 100 واحد به موجودی
print(account.get_balance()) # دریافت موجودی حساب

🔵ارث‌بری در کلاس‌ها به ما این امکان رو می‌ده که مدل‌های ابتدایی ماشین لرنینگ رو بسازیم و بعد ازشون برای تولید مدل‌های پیچیده‌تر استفاده کنیم.

class BaseModel:
    def train(self, data):
# این متد باید در کلاس‌های وارث پیاده‌سازی شه، در غیر این صورت خطا رخ می‌ده.
        raise NotImplementedError("متد train پیاده‌سازی نشده است.")

class LinearRegression(BaseModel):
    def train(self, data):
# منطق آموزش برای رگرسیون خطی در اینجا پیاده‌سازی می‌شه
        pass

class DecisionTree(BaseModel):
    def train(self, data):
# منطق آموزش برای درخت تصمیم در اینجا پیاده‌سازی می‌شه
        pass

پارامتر self در پایتون به هر شی‌ای که داخل یک کلاس تعریف میشه اشاره داره و به متدهای کلاس می‌گه که کارهاشون رو روی همین شی‌ انجام بدن. یعنی وقتی شما یک متدی رو فراخوانی می‌کنین، self باعث می‌شه که متد بدونه داره روی کدوم شی کار می‌کنه.

🔵قابلیت Multiple Inheritance اجازه می‌ده تا کلاس‌هایی با ویژگی‌های متعدد تعریف شن، مثلاً یک مدل می‌تونه هم زمان قابلیت‌های آموزش و پیش‌بینی رو داشته باشه.

class Trainable:
    def train(self, data):
        print("Training with data.")

class Predictable:
    def predict(self, input_data):
        print("Predicting output.")

class RandomForest(Trainable, Predictable):
    def train(self, data):
# منطق آموزش خاص برای جنگل تصادفی (Random Forest) را پیاده‌سازی کنید
        pass

🔵 توی پایتون، وقتی می‌خوایم خروجی‌ای رو چاپ کنیم یا نگاهی به داده‌ها بندازیم، می‌تونیم از دو تابع خاص استفاده کنیم: __str__ و __repr__. این دو تا به ما کمک می‌کنن که وقتی یک شی از یک کلاس رو چاپ می‌کنیم، به جای حروف و ارقام نامفهوم، یه توضیح معنادار و مرتبط با اون شی ببینیم.

class KMeans:
    def __init__(self, n_clusters):
        self.n_clusters = n_clusters

    def __str__(self):
        return f"KMeans(n_clusters={self.n_clusters})"

مثلاً، توی یک کلاس به نام KMeans که برای دسته‌بندی داده‌ها به چند گروه استفاده می‌شه، ما می‌تونیم __str__ رو تعریف کنیم تا وقتی یک شی از این کلاس رو چاپ می‌کنیم، به ما بگه که این کلاس داره با چندتا گروه از داده‌ها کار می‌کنه. این کار می‌تونه به خصوص وقتی داریم دیباگ می‌کنیم و می‌خواهیم سریع بفهمیم شی‌هایی که باهاشون کار می‌کنیم چه خصوصیاتی دارن، خیلی مفید باشه.

#Programming
#Python

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍6❤3🔥1👨‍💻1

606 views08:02