imarpitajaiswal/QSkill-AIML-Enterprise-Pipelines

# 🚀 企业级 AI/ML 基础：分类与 NLP Pipeline

## 📖 概述 本仓库包含两个基础的机器学习 pipeline，旨在展示监督学习、特征工程、模型评估和自然语言处理 (NLP) 方面的最佳实践。 本项目侧重于构建可解释、高效且具备生产级可用性的机器学习解决方案，同时应用工业界标准的方法进行数据预处理、训练、验证和推理。 ## 🎯 项目目标 * 使用结构化表格数据构建多分类模型。 * 开发用于垃圾信息检测的文本分类 pipeline。 * 应用特征工程和预处理技术。 * 使用行业标准指标评估模型性能。 * 展示模块化且易于维护的机器学习工作流。 ## 🏗️ 仓库结构 ``` task_01_classification_pipeline/ ├── iris_model.py ├── iris_pairplot.png ├── requirements.txt task_02_nlp_pipeline/ ├── spam_classifier.py ├── dataset.csv ├── requirements.txt README.md ``` ## 📂 项目 1：鸢尾花分类 Pipeline ### 问题陈述 使用监督机器学习，基于花萼和花瓣的测量数据预测鸢尾花的品种。 ### 技术栈 * Python * Pandas * NumPy * Scikit-learn * Matplotlib * Seaborn ### 模型 **Logistic Regression** ### 核心功能 * 数据探索与可视化 * 特征分析 * 训练集与测试集划分 * 模型训练与评估 * 预测 pipeline ### 可视化  ## 📂 项目 2：NLP 垃圾信息检测 Pipeline ### 问题陈述 使用自然语言处理技术，将接收到的文本信息分类为垃圾信息或正常信息。 ### 技术栈 * Python * Scikit-learn * TF-IDF Vectorization * Multinomial Naive Bayes ### Pipeline 组件 1. 文本清洗 2. 使用 TF-IDF 提取特征 3. 模型训练 4. 预测与评估 ### 核心功能 * 文本预处理 * 稀疏向量生成 * 基于概率的分类 * 实时消息分类 ## ⚙️ 安装说明 ### 克隆仓库 ``` git clone https://github.com/imarpitajaiswal/QSkill-AIML-Enterprise-Pipelines.git cd QSkill-AIML-Enterprise-Pipelines ``` ### 安装依赖项 ``` pip install -r task_01_classification_pipeline/requirements.txt ``` ### 执行分类 Pipeline ``` python task_01_classification_pipeline/iris_model.py ``` ### 执行 NLP Pipeline ``` python task_02_nlp_pipeline/spam_classifier.py ``` ## 📊 学习成果 * 监督机器学习 * Logistic Regression * 文本分类 * 特征工程 * TF-IDF Vectorization * Naive Bayes 分类 * 模型评估 * 数据可视化 * Python ML 生态系统 ## 👩‍💻 作者 ### Arpita Jaiswal AI 工程师 | 机器学习工程师 | 生成式 AI 开发者 专注于 Agentic AI 系统、检索增强生成 (RAG)、大语言模型 (LLM)、企业级 AI 架构和 MLOps。 ### 联系方式 * GitHub: https://github.com/imarpitajaiswal * LinkedIn: https://linkedin.com/in/imarpitajaiswal * Portfolio: https://arpita-portfolio-puce.vercel.app * Medium: https://medium.com/@imarpitajaiswal * X: https://x.com/imarpitajaiswal

标签：Apex, Scikit-learn, TF-IDF, 数据科学, 文本分类, 机器学习, 资源验证, 逆向工具