Comment effectuer une vérification de la fiabilité des données et une évaluation du modèle en Python

Comment effectuer la vérification de la fiabilité des données et l'évaluation du modèle en Python

La vérification de la fiabilité des données et l'évaluation du modèle sont une étape très importante lors de l'utilisation de modèles d'apprentissage automatique et de science des données. Cet article explique comment utiliser Python pour la vérification de la fiabilité des données et l'évaluation des modèles, et fournit des exemples de code spécifiques.

Validation de la fiabilité des données
La validation de la fiabilité des données fait référence à la vérification des données utilisées pour déterminer leur qualité et leur fiabilité. Voici quelques méthodes de vérification de la fiabilité des données couramment utilisées :

1. Vérification des valeurs manquantes
   Les valeurs manquantes font référence à des situations dans lesquelles certains champs ou caractéristiques des données sont vides ou manquants. Pour vérifier s'il manque des valeurs dans les données, vous pouvez utiliser la fonction isnull() ou isna() dans la bibliothèque Pandas. L'exemple de code est le suivant :

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 检查缺失值
missing_values = data.isnull().sum()
print(missing_values)

2. Détection des valeurs aberrantes
   Les valeurs aberrantes sont des situations dans lesquelles il existe des relations inhabituelles ou des valeurs extrêmes dans les données. Les valeurs aberrantes peuvent être détectées à l’aide de méthodes telles que les diagrammes en boîte, les nuages ​​de points ou le score Z. Voici un exemple de code pour la détection des valeurs aberrantes à l'aide de Boxplot :

import seaborn as sns

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 绘制箱线图
sns.boxplot(x='feature', data=data)

3. Vérification de la distribution des données
   La distribution des données fait référence à la distribution des données sur diverses entités. La distribution des données peut être examinée à l'aide de méthodes telles que des histogrammes et des tracés de densité. Voici un exemple de code pour tracer un tracé de distribution de données à l'aide de la fonction distplot() de la bibliothèque Seaborn :

import seaborn as sns

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 绘制数据分布图
sns.distplot(data['feature'], kde=False)

Évaluation du modèle
L'évaluation du modèle est l'évaluation et la comparaison des performances des modèles d'apprentissage automatique ou de science des données lors de leur utilisation. processus. Voici quelques indicateurs d'évaluation de modèle couramment utilisés :

1. Précision (Précision)
   La précision fait référence à la proportion d'échantillons correctement prédits dans les résultats prédits par le modèle. La précision peut être calculée à l'aide de la fonction precision_score() dans la bibliothèque Scikit-learn. Le code de l'échantillon est le suivant :

from sklearn.metrics import accuracy_score

# 真实标签
y_true = [0, 1, 1, 0, 1]

# 预测标签
y_pred = [0, 1, 0, 0, 1]

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
print(accuracy)

2. Précision et rappel
   La précision fait référence à la proportion d'échantillons prédits comme positifs par le modèle qui sont réellement positifs, et le rappel fait référence à la proportion d'échantillons réellement positifs prédits par le modèle. modèle La proportion de prédictions positives. La précision et le rappel peuvent être calculés respectivement à l'aide des fonctions précision_score() et rappel_score() de la bibliothèque Scikit-learn. L'exemple de code est le suivant :

from sklearn.metrics import precision_score, recall_score

# 真实标签
y_true = [0, 1, 1, 0, 1]

# 预测标签
y_pred = [0, 1, 0, 0, 1]

# 计算精确率
precision = precision_score(y_true, y_pred)

# 计算召回率
recall = recall_score(y_true, y_pred)

print(precision, recall)

3. Score F1 (F1-Score)
   Le score F1 est la moyenne harmonique pondérée de la précision et du rappel, qui peut prendre en compte de manière globale les performances de précision et de rappel. Le score F1 peut être calculé à l'aide de la fonction f1_score() de la bibliothèque Scikit-learn. L'exemple de code est le suivant :

from sklearn.metrics import f1_score

# 真实标签
y_true = [0, 1, 1, 0, 1]

# 预测标签
y_pred = [0, 1, 0, 0, 1]

# 计算F1分数
f1 = f1_score(y_true, y_pred)
print(f1)

En résumé, cet article présente comment utiliser Python pour la vérification de la fiabilité des données et l'évaluation des modèles, et fournit des exemples de code spécifiques. En effectuant une vérification de la fiabilité des données et une évaluation des modèles, nous pouvons garantir la fiabilité de la qualité des données et des performances des modèles, et améliorer les effets d'application de l'apprentissage automatique et de la science des données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!