Python avancé : science des données et apprentissage automatique

Aperçu de la science des données et de l'apprentissage automatique

La science des données est la discipline qui permet d'obtenir des informations grâce à diverses formes d'analyse des données. Cela implique de collecter des données provenant de plusieurs sources, de nettoyer les données, d'analyser les données et de visualiser les données afin de tirer des conclusions utiles. L’objectif de la science des données est de transformer les données en informations utiles pour mieux comprendre les tendances, prédire l’avenir et prendre de meilleures décisions.

L'apprentissage automatique est une branche de la science des données qui utilise des algorithmes et des modèles statistiques pour apprendre automatiquement des modèles à partir des données et faire des prédictions. L’objectif de l’apprentissage automatique est de créer des modèles capables de faire des prédictions précises basées sur des données inédites. Dans l'apprentissage automatique, un modèle est formé à l'aide des données de l'ensemble de formation en divisant les données en un ensemble de formation et un ensemble de test, puis la précision du modèle est évaluée à l'aide des données de l'ensemble de test.

Utilisation des bibliothèques communes de science des données

En Python, il existe plusieurs bibliothèques populaires disponibles pour les tâches de science des données. Ces bibliothèques incluent NumPy, Pandas et Matplotlib.

NumPy est une bibliothèque Python pour les calculs numériques. Il comprend un objet tableau puissant qui peut être utilisé pour stocker et traiter de grands ensembles de données. Les fonctions de NumPy peuvent effectuer rapidement des opérations vectorisées, améliorant ainsi les performances de votre code.

Pandas est une bibliothèque d'analyse de données qui fournit des structures de données et des fonctions pour manipuler des données structurées. Les principales structures de données de Pandas sont Series et DataFrame. Une série est un tableau étiqueté unidimensionnel, similaire à un dictionnaire en Python, et un DataFrame est une structure de données étiquetées bidimensionnelle, similaire à une table SQL ou une feuille de calcul Excel.

Matplotlib est une bibliothèque Python pour la visualisation de données. Il peut être utilisé pour créer différents types de graphiques, notamment des graphiques linéaires, des nuages ​​de points, des histogrammes, des graphiques à barres, etc.

Voici quelques exemples de codes pour ces bibliothèques :

<code>import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 创建一个NumPy数组arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])# 创建一个Pandas Seriess = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])# 创建一个Pandas DataFramedf = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})# 绘制一个简单的线图x = np.linspace(0, 10, 100)y = np.sin(x)plt.plot(x, y)plt.show()</code>

Utilisation de bibliothèques d'apprentissage automatique courantes

En Python, il existe de nombreuses bibliothèques pour l'apprentissage automatique, dont la plus populaire est Scikit-Learn. Scikit-Learn est une bibliothèque d'apprentissage automatique Python facile à utiliser qui contient divers algorithmes de classification, de régression et de clustering.

Voici un exemple de code de Scikit-Learn :

<code>import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.metrics import accuracy_score# 加载鸢尾花数据集iris = load_iris()# 将数据集划分为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)# 创建逻辑回归模型并进行训练lr = LogisticRegression()lr.fit(X_train, y_train)# 对测试集进行预测并计算准确率y_pred = lr.predict(X_test)accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)# 输出准确率print('Accuracy:', accuracy)# 绘制鸢尾花数据集的散点图plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train)plt.xlabel('Sepal length')plt.ylabel('Sepal width')plt.show()</code>

Dans l'exemple de code ci-dessus, nous avons d'abord chargé l'ensemble de données de fleurs d'iris de la bibliothèque Scikit-Learn et l'avons divisé en ensemble d'entraînement et ensemble de tests. Nous avons ensuite créé un modèle de régression logistique et l'avons formé à l'aide des données de l'ensemble de formation. Ensuite, nous avons fait des prédictions sur l'ensemble de test et calculé la précision du modèle. Enfin, nous avons utilisé la bibliothèque Matplotlib pour dessiner un nuage de points de l'ensemble de données iris, où différents points de couleur représentent différentes catégories.

Concepts de base de la science des données et de l'apprentissage automatique

La science des données est une discipline complète qui couvre de nombreux domaines tels que le traitement des données, les statistiques, l'apprentissage automatique et la visualisation des données. La tâche principale de la science des données est d’extraire des informations utiles à partir des données pour aider les gens à prendre de meilleures décisions.

L'apprentissage automatique est une branche importante de la science des données. Il s'agit d'une méthode permettant aux ordinateurs d'apprendre des modèles et de faire des prédictions à partir de données. L’apprentissage automatique peut être divisé en trois types : l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage semi-supervisé.

Dans l'apprentissage supervisé, nous devons fournir des données d'entraînement étiquetées. L'ordinateur apprend la relation cartographique entre l'entrée et la sortie grâce à ces données, puis utilise le modèle appris pour prédire les données inconnues. Les algorithmes d'apprentissage supervisé courants incluent la régression linéaire, la régression logistique, les arbres de décision, les machines à vecteurs de support, les réseaux de neurones, etc.

Dans l'apprentissage non supervisé, nous ne recevons que des données non étiquetées et l'ordinateur doit découvrir par lui-même les modèles et les structures qu'il contient. Les algorithmes d'apprentissage non supervisés courants incluent le clustering, la réduction de dimensionnalité, la détection d'anomalies, etc.

L'apprentissage semi-supervisé est une méthode entre l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé. Il utilise non seulement des données étiquetées pour l'apprentissage, mais utilise également des données non étiquetées pour l'optimisation du modèle.

Bibliothèques de science des données couramment utilisées

En Python, il existe de nombreuses excellentes bibliothèques de science des données qui peuvent nous aider dans l'analyse des données et la modélisation de l'apprentissage automatique. Voici quelques bibliothèques couramment utilisées :

• NumPy : fournit des opérations de tableau multidimensionnelles et des fonctions mathématiques efficaces, et est l'une des bibliothèques de base en science des données et en apprentissage automatique.
• Pandas : Fournit des outils efficaces de traitement et d'analyse des données, prenant en charge la lecture et le fonctionnement de divers formats de données.
• Matplotlib : fournit une multitude d'outils de visualisation de données qui peuvent être utilisés pour dessiner différents types de tableaux et de graphiques.
• Scikit-Learn : fournit des algorithmes et des outils d'apprentissage automatique courants qui peuvent être utilisés pour le prétraitement des données, l'ingénierie des fonctionnalités, la sélection et l'évaluation de modèles, etc.

Algorithmes d'apprentissage automatique couramment utilisés

Ce qui suit présente plusieurs algorithmes d'apprentissage supervisé couramment utilisés :

• Régression linéaire : utilisée pour établir une relation linéaire entre l'entrée et la sortie, qui peut être utilisée pour l'analyse de régression.
• Régression logistique : utilisée pour établir la relation non linéaire entre l'entrée et la sortie, qui peut être utilisée pour la classification et la prédiction de probabilité.
• Arbre de décision : en construisant une structure arborescente pour la classification et la régression, il peut gérer à la fois des fonctionnalités discrètes et continues.
• Random Forest : Une méthode d'apprentissage d'ensemble basée sur des arbres de décision, qui peut réduire le risque de surajustement et améliorer la précision du modèle.
• Machine à vecteurs de support : en construisant un hyperplan pour la classification et la régression, elle peut gérer un espace de grande dimension et des relations non linéaires.
• Réseau de neurones : simule la relation de connexion entre les neurones biologiques et peut gérer des relations non linéaires complexes et des données à grande échelle.

Ce qui suit présente plusieurs algorithmes d'apprentissage non supervisé couramment utilisés :

• Clustering : divisez l'ensemble de données en plusieurs sous-ensembles similaires, chaque sous-ensemble représentant un type de données.
• Réduction de la dimensionnalité : la cartographie de données de grande dimension dans un espace de faible dimension peut réduire le nombre de fonctionnalités et la complexité de calcul.
• Détection des anomalies : l'identification de points de données anormaux dans l'ensemble de données peut aider à détecter des anomalies et des problèmes de qualité des données.

Applications de l'exploration de données et de l'apprentissage automatique

L'exploration de données et l'apprentissage automatique ont été largement utilisés dans divers domaines, tels que :

• Domaine financier : utilisé pour la notation de crédit, la gestion des risques, la prévision des stocks, etc. .
• Domaine médical et sanitaire : utilisé pour le diagnostic des maladies, la recherche et le développement de médicaments, la surveillance de la santé, etc.
• Champs Retail et e-commerce : utilisés pour l'analyse du comportement des utilisateurs, la recommandation de produits, les stratégies marketing, etc.
• Champ de traitement du langage naturel : utilisé pour la classification de texte, l'analyse des sentiments, la reconnaissance vocale, etc.

En bref, la science des données et l’apprentissage automatique sont l’une des technologies les plus importantes de la société actuelle. Grâce à eux, nous pouvons extraire des informations utiles des données, prendre de meilleures décisions et promouvoir le développement et le progrès de la société humaine.

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