Python für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Einführung

Als ich zum ersten Mal in Python kam, erwartete ich nicht, dass es die bevorzugte Sprache in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen ist. Pythons Einfachheit und leistungsstarkes Bibliotheksökosystem machen es zu einem idealen Instrument für die Datenverarbeitung und das Modellaufbau. Heute möchte ich meine Erfahrungen mit Python für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen sowie einige praktische Tipps und Erkenntnisse teilen. In diesem Artikel erfahren Sie über die Anwendung von Python in Data Science und maschinellem Lernen, von der Einführung der grundlegenden Bibliotheken bis hin zu komplexen Modellbildung und Optimierung.

Überprüfung des Grundwissens

Der Charme von Python liegt in seiner Einfachheit und Intuition. Wenn Sie mit Python nicht sehr vertraut sind, ist hier ein Tipp: Pythons Eindrückung ist Teil des Codes, wodurch der Code ordentlich und leichter zu verstehen ist. Datenwissenschaft und maschinelles Lernen erfordern die Verarbeitung vieler Daten, und Python ist in dieser Hinsicht sehr gut. Beginnen wir mit einigen grundlegenden Bibliotheken.

Pandas ist ein leistungsstarkes Tool zur Verarbeitung strukturierter Daten, mit dem ich Daten problemlos verarbeiten und analysieren kann. Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, sodass ich große Arrays und Matrizen schnell verarbeiten kann. Scikit-Learn ist ein notwendiges Werkzeug für maschinelles Lernen, das die Implementierung einer Vielzahl von Algorithmen von der Klassifizierung, der Regression bis zur Clusterbildung bietet.

Kernkonzept oder Funktionsanalyse

Datenverarbeitung und -analyse

Der Kern der Datenwissenschaft ist die Datenverarbeitung und -analyse. Mit Pandas kann ich Daten problemlos laden, reinigen und konvertieren. Hier ist ein einfaches Beispiel:

 Pandas als PD importieren

# Data data laden = pd.read_csv ('data.csv'))

# Die ersten Zeilen des Datendrucks anzeigen (Data.head ())

# Reinigen Sie die Daten, z. B. löschen Sie die fehlende Wertschöpfung data_cleaned = data.dropna ()

# Datentyp data_cleaned ['Datum'] = pd.to_datetime konvertieren (data_cleaned ['Datum'])

Dieser Code -Snippet zeigt, wie Pandas zum Laden von Daten, die ersten Datenzeilen, die Daten reinigt und die Datentypen konvertiert werden. Was Pandas leistungsfähig macht, ist, dass es verschiedene Datenvorgänge problemlos behandeln kann, sodass Datenwissenschaftler sich auf die Details der Datenanalyse und nicht auf die Datenverarbeitung konzentrieren können.

Modellkonstruktion für maschinelles Lernen

Scikit-Learn ist mein bevorzugtes Werkzeug beim Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen. Es bietet eine Reihe benutzerfreundlicher APIs, die das Modellbau einfacher machen. Hier ist ein Beispiel für eine lineare Regression unter Verwendung von Scikit-Learn:

 Aus sklearn.model_selection importieren train_test_split
Aus sklearn.linear_model importieren Sie linearRegression
von sklearn.metrics import Mean_squared_error

# Angenommen, wir haben bereits Feature X und Zielvariable y
X_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split (x, y, test_size = 0.2, random_state = 42)

# Modellmodell initialisieren = linearRegression ()

# train model.fit (x_train, y_train)

# Vorhersage y_pred = model.predict (x_test)

# Berechnen Sie den mittleren quadratischen Fehler MSE = Mean_Squared_error (y_test, y_pred)
print (f'mean quadratische Fehler: {MSE} ')

Dieses Beispiel zeigt, wie Scikit-Learn für die Datensegmentierung, das Modelltraining und die Bewertung verwendet werden. Die lineare Regression ist nur der Anfang, und Scikit-Learn liefert auch viele andere Algorithmen wie Entscheidungsbäume, zufällige Wälder, Stützvektorgeräte usw.

Wie es funktioniert

Python ist so weit verbreitet in der Datenwissenschaft und maschinellem Lernen, hauptsächlich aufgrund seiner Effizienz und Flexibilität. Pandas und Numpy sind in C -Sprache geschrieben, um eine effiziente Datenverarbeitung zu gewährleisten. Scikit-Learn nutzt die Effizienz dieser Bibliotheken und bietet gleichzeitig eine benutzerfreundliche API, um das Modellbau einfach zu gestalten.

In Bezug auf die Datenverarbeitung verwendet Pandas eine Datenrahmenstruktur (DataRame), die Datenoperationen intuitiv und effizient macht. Numpy bietet eine mehrdimensionale Array-Struktur (NDArray), die effiziente numerische Berechnungen unterstützt.

In Bezug auf maschinelles Lernen implementiert der Algorithmus von Scikit-Learn eine Vielzahl von Optimierungstechniken wie Gradientenabstieg, stochastischer Gradientenabstieg usw. Diese Techniken machen das Modelltraining effizient und zuverlässig.

Beispiel für die Nutzung

Grundnutzung

Beginnen wir mit einem einfachen Beispiel, das zeigt, wie Pandas für die Datenerforschung verwendet werden:

 Pandas als PD importieren

# Data data laden = pd.read_csv ('data.csv'))

# Grundlegende Dateninformationen anzeigen (data.info ())

# Berechnen Sie die deskriptive Statistiken des Datendrucks (Data.Describe ())

# Überprüfen Sie den Datenkorrelationsdruck (data.corr ())

In diesem Beispiel wird angezeigt, wie PANDAS zum Laden von Daten, zum Anzeigen von grundlegenden Informationen zu Daten, zur Berechnung der deskriptiven Statistiken und zur Ansicht von Datenrelevanz. Diese Vorgänge sind grundlegende Schritte in der Datenerforschung und helfen uns, die Struktur und die Merkmale der Daten zu verstehen.

Erweiterte Verwendung

In Data Science und maschinellem Lernen müssen wir uns häufig mit komplexeren Datenoperationen und Modellbuilding befassen. Hier ist ein Beispiel für die Verwendung von Pandas für die Datengruppierung und Aggregation:

 Pandas als PD importieren

# Datendaten laden = pd.read_csv ('sales_data.csv')

# Gruppierung und Aggregation grupped_data = data.groupby ('Region'). Agg ({{{{{
    "Verkäufe": "Summe",
    'Gewinn': 'Mean'
})

print (gruppeed_data)

Dieses Beispiel zeigt, wie Pandas für die Datengruppierung und -aggregation verwendet werden, was in der Datenanalyse sehr häufig ist. Durch diesen Vorgang können wir die Daten aus verschiedenen Perspektiven verstehen, wie z. B. Gesamtumsatz und durchschnittliche Gewinne in verschiedenen Regionen.

In Bezug auf maschinelles Lernen finden Sie hier ein Beispiel für die Feature-Auswahl unter Verwendung von Scikit-Learn:

 Aus sklearn.feature_selection Import SelectKBest, F_Regression
von sklearn.datasets import load_boston

# Daten laden Boston = load_boston ()
X, y = boston.data, boston.target

# Wählen Sie die Top 5 wichtigsten Merkmale Selector = SelectKBest (F_Regression, K = 5)
X_new = selector.fit_transform (x, y)

# Ausgewählte Funktionen ansehen Selected_Features = boston.feature_names [selector.get_support ()]
drucken (Selected_Features)

Dieses Beispiel zeigt, wie Scikit-Learn für die Feature-Auswahl verwendet wird, was für das maschinelle Lernen sehr wichtig ist. Durch die Auswahl der wichtigsten Merkmale können wir das Modell vereinfachen und die Erklärungs- und Generalisierungsfunktionen des Modells verbessern.

Häufige Fehler und Debugging -Tipps

Häufige Fehler bei der Verwendung von Python für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen umfassen Fehlanpassungen im Datentyp, unsachgemäße Verarbeitung fehlender Werte und Modellüberanpassung. Hier sind einige Debugging -Tipps:

• Fehlanpassung des Datentyps : Verwenden Sie Pandas ' dtypes -Eigenschaft, um den Datentyp anzuzeigen und die astype -Methode für die Typumwandlung zu verwenden.
• Fehlende Wertverarbeitung : Verwenden Sie die isnull -Methode von Pandas, um fehlende Werte zu erkennen und dropna oder fillna -Methoden zu verarbeiten, um fehlende Werte zu verarbeiten.
• Modellüberanpassung : Verwenden Sie die Kreuzvalidierung (z. B. cross_val_score von Scikit-Learn), um die Verallgemeinerungsfähigkeit des Modells zu bewerten und Regularisierungstechniken (wie L1 und L2-Regularisierung) zu verwenden, um Überanpassung zu verhindern.

Leistungsoptimierung und Best Practices

Leistungsoptimierung und Best Practices sind in praktischen Anwendungen sehr wichtig. Hier sind einige meiner Erfahrungen:

• Datenverarbeitungsoptimierung : Die Verwendung vektorisierter Vorgänge von Numpy und Pandas anstelle von Schleifen kann die Datengeschwindigkeit erheblich verbessern. Verwenden Sie beispielsweise die Methode apply anstelle von Schleifen für die Datenkonvertierung.
• Modelloptimierung : Verwenden Sie GridSearchCV von Scikit-Learn für die Hyperparameter-Abstimmung, um die besten Modellparameter zu finden. Gleichzeitig kann die Verwendung von Feature Engineering- und Feature -Auswahltechniken das Modell vereinfachen und die Leistung des Modells verbessern.
• Code-Lesbarkeit : Schreiben Sie klare und gut note Code, um sicherzustellen, dass die Teammitglieder den Code leicht verstehen und verwalten können. Halten Sie Ihren Code im Einklang mit dem Pep 8 -Style Guide.

Hier ist ein Beispiel für eine Hyperparameter -Abstimmung mit GridSearchCV:

 von sklearn.model_selection import GridSearchCV
von sklearn.ensemble import randomforestregressor

# Parameter Grid Param_grid = {Definieren Sie
    'n_estimators': [100, 200, 300],
    'max_depth': [keine, 10, 20, 30],
    'min_samples_split': [2, 5, 10]
}

# Modell initialisieren rf = randomforestregressor (random_state = 42)

# Durchführen von Grid_search = GridSearchCV (Schätzer = rf, param_grid = param_grid, cv = 5, n_jobs = -1)
grid_search.fit (x_train, y_train)

# Überprüfen Sie die besten Parameter drucken (grid_search.best_params_)

# Verwenden Sie die besten Parameter, um das Modell Best_model = grid_search.best_estimator_ zu trainieren.
best_model.fit (x_train, y_train)

# Vorhersage y_pred = best_model.predict (x_test)

# Berechnen Sie den mittleren quadratischen Fehler MSE = Mean_Squared_error (y_test, y_pred)
print (f'mean quadratische Fehler: {MSE} ')

Dieses Beispiel zeigt, wie GridSearchCV zur Hyperparameter -Abstimmung verwendet wird, was für das maschinelle Lernen sehr wichtig ist. Durch diese Methode finden wir die besten Modellparameter und verbessern die Leistung des Modells.

Python ist immer mein rechter Assistent auf der Reise der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens. Hoffentlich hilft Ihnen dieser Artikel, Pythons Anwendung in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen besser zu verstehen und einige praktische Tipps und Erkenntnisse zu geben.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!