L'art de l'analyse des données avec Python : exploration des astuces et techniques avancées

Optimisation du prétraitement des données

Gestion des valeurs manquantes :

• interpolate() Fonction : utilisez la méthode d'interpolation pour remplir les valeurs manquantes.
• KNNImputer() Module : Estimer les valeurs manquantes via l'algorithme K voisin le plus proche .
• MICE Méthode : Créez plusieurs ensembles de données via imputation multiple et combinez les résultats.

Détection et traitement des valeurs aberrantes :

• IQR() Méthode : Identifier les valeurs aberrantes en dehors de l'intervalle interquartile.
Algorithme
• Isolat<code>Isolat<strong class="keylink">io</strong>n Forestio
n Forest : isole les points de données présentant un comportement anormal.
• DBSCAN
Algorithme : Détectez les valeurs aberrantes en fonction du clustering de densité.

Ingénierie des fonctionnalités

Sélection des fonctionnalités :

• SelectKBest
Fonction : Sélectionnez les meilleures caractéristiques en fonction du test du chi carré ou de la statistique ANOVA.
• SelectFromModel Module : utilisez des modèles d'apprentissage automatique
(tels que des arbres de décision) pour sélectionner des fonctionnalités.
• L1 正则化
 : Pénalisez le poids des fonctionnalités dans le modèle pour sélectionner les fonctionnalités les plus importantes.

Transformation des fonctionnalités :

• 标准化 和 归一化
 : assurez-vous que les fonctionnalités se situent dans la même plage et améliorez les performances du modèle.
• 主成分分析（PCA）
 : Réduisez la dimension des fonctionnalités et supprimez les informations redondantes.
• 局部线性嵌入（LLE）
: Technique de réduction de dimensionnalité non linéaire qui préserve la structure locale.

Optimisation des modèles d'apprentissage automatique

Réglage des hyperparamètres :

• GridSearchCV Fonction : Recherche automatiquement la meilleure combinaison d'hyperparamètres array
.
• RandomizedSearchCV
Module : Utilisez des algorithmes de recherche stochastique pour explorer plus efficacement l'espace des hyperparamètres.
• 贝叶斯<strong class="keylink">优化</strong>
Optimisation

bayésienne : utilisez des modèles probabilistes pour guider les recherches d'hyperparamètres.

Évaluation et sélection des modèles :

• 交叉验证
•  : divisez l'ensemble de données en plusieurs sous-ensembles pour évaluer la capacité de généralisation du modèle. ROC/AUC 曲线
•  : Évaluer les performances des modèles de classification. PR 曲线

: Évaluer le compromis entre précision et rappel des modèles de classification binaire.

Visualisation et interactivité

Tableau de bord interactif :

• Plotly 和 Dash
• Bibliothèque : créez des graphiques interactifs qui permettent aux utilisateurs d'explorer les données et d'ajuster les modèles. Streamlit Framework : créez des applications
WEB

rapides et simples pour partager des informations sur les données.

Analyse géospatiale :

• Geo<strong class="keylink">pandas</strong>
Bibliothèque Geo<li>pandas<code>Folium  : traitez les données géospatiales telles que les fichiers de formes et les données raster. Module : Créez des
• visualisationsOpenStreetMap avec des cartes.

Ensembles de données : fournit des données gratuites et ouvertes pour l'analyse géospatiale.

Conseils avancés

Pipeline d'apprentissage automatique :
Combinez les étapes de prétraitement des données, d'ingénierie des fonctionnalités et de modélisation dans des pipelines réutilisables.

Simplifiez le flux de travail, améliorez la répétabilité et la maintenabilité.

Traitement parallèle :
• multiprocessing 和 joblib
• Utilisez la bibliothèque
pour le traitement parallèle des tâches gourmandes en données.

Raccourcissez le temps d'exécution et améliorez l'efficacité du traitement des grands ensembles de données.

Cloud computing :
• AWS、<strong class="keylink">GC</strong>P 或 <strong class="keylink">Azure</strong> Utilisez des plateformes cloud telles que AWS,
GC
• P ou
Azure

pour une 🎜analyse de données🎜 à grande échelle. 🎜 🎜Développez les ressources informatiques pour traiter des ensembles de géodonnées extrêmement volumineux et accélérer le processus d'analyse. 🎜 🎜

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!