From 328052580dfde2c1cee8fca76d747d1c55ae8047 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Xingyu Wang <xingyu.wang@gmail.com>
Date: Thu, 9 Jun 2022 08:52:45 +0800
Subject: [PATCH] RP
@geekpi
https://linux.cn/article-14689-1.html
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...hine Learning Model to Make Predictions.md | 28 +++++++++++--------
1 file changed, 16 insertions(+), 12 deletions(-)
rename {translated/tech => published}/20220530 Using a Machine Learning Model to Make Predictions.md (74%)
diff --git a/translated/tech/20220530 Using a Machine Learning Model to Make Predictions.md b/published/20220530 Using a Machine Learning Model to Make Predictions.md
similarity index 74%
rename from translated/tech/20220530 Using a Machine Learning Model to Make Predictions.md
rename to published/20220530 Using a Machine Learning Model to Make Predictions.md
index 94a7feb229..7fb0ad690d 100644
--- a/translated/tech/20220530 Using a Machine Learning Model to Make Predictions.md
+++ b/published/20220530 Using a Machine Learning Model to Make Predictions.md
@@ -3,13 +3,16 @@
[#]: author: "Jishnu Saurav Mittapalli https://www.opensourceforu.com/author/jishnu-saurav-mittapalli/"
[#]: collector: "lkxed"
[#]: translator: "geekpi"
-[#]: reviewer: " "
-[#]: publisher: " "
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+[#]: reviewer: "wxy"
+[#]: publisher: "wxy"
+[#]: url: "https://linux.cn/article-14689-1.html"
-使用机器学习模型进行预测
+机器学习：使用 Python 进行预测
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-机器学习基本上是人工智能的一个子集，它使用以前存在的数据对新数据进行预测。当然，现在我们所有人都知道这个道理了！这篇文章展示了如何将 Python 中开发的机器学习模型作为 Java 代码的一部分来进行预测。
+
+> 机器学习基本上是人工智能的一个子集，它使用以前存在的数据对新数据进行预测。
+
+当然，现在我们所有人都知道这个道理了！这篇文章展示了如何将 Python 中开发的机器学习模型作为 Java 代码的一部分来进行预测。
![Machine-learning][1]
@@ -28,14 +31,15 @@ import matplotlib.pyplot as plt
```
from google.colab import files
uploaded = files.upload()
-for fn in uploaded.keys(): print(‘User uploaded file “{name}” with length {length} bytes’.format(
-name=fn, length=len(uploaded[fn])))
-Choose files No file chosen
+for fn in uploaded.keys():
+ print('User uploaded file "{name}" with length {length} bytes'.format(name=fn, length=len(uploaded[fn])))
```
-只有在当前浏览器会话中执行了该单元格时，上传部件才可用。请重新运行此单元，上传文件 *“Hoppers Crossing-Hourly-River-Level.csv”*，大小 2207036 字节。
+如果没有选择文件的话，选择上传的文件。
-完成后，我们就可以使用 *sklearn 库*来训练我们的模型。为此，我们首先需要导入该库和算法模型，如图 1 所示。
+只有在当前浏览器会话中执行了该单元格时，上传部件才可用。请重新运行此单元，上传文件 `Hoppers Crossing-Hourly-River-Level.csv`，大小 2207036 字节。
+
+完成后，我们就可以使用 `sklearn` 库来训练我们的模型。为此，我们首先需要导入该库和算法模型，如图 1 所示。
![Figure 1: Training the model][2]
@@ -51,7 +55,7 @@ regressor.fit(X_train, y_train)
### 在 Java 中使用 ML 模型
-我们现在需要做的是把 ML 模型转换成一个可以被 Java 程序使用的模型。有一个叫做 sklearn2pmml 的库可以帮助我们做到这一点：
+我们现在需要做的是把 ML 模型转换成一个可以被 Java 程序使用的模型。有一个叫做 `sklearn2pmml` 的库可以帮助我们做到这一点：
```
# Install the library
@@ -75,7 +79,7 @@ via: https://www.opensourceforu.com/2022/05/using-a-machine-learning-model-to-ma
作者：[Jishnu Saurav Mittapalli][a]
选题：[lkxed][b]
译者：[geekpi](https://github.com/geekpi)
-校对：[校对者ID](https://github.com/校对者ID)
+校对：[wxy](https://github.com/wxy)
本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出