Python でデータの信頼性検証とモデル評価を実行する方法

Python でデータ信頼性検証とモデル評価を実行する方法

データ信頼性検証とモデル評価は、機械学習とデータ サイエンス モデルのステップを使用する場合に非常に重要です。この記事では、データの信頼性検証とモデル評価に Python を使用する方法と、具体的なコード例を紹介します。

データ信頼性検証
データ信頼性検証とは、品質と信頼性を判断するために使用されるデータの検証を指します。一般的に使用されるデータの信頼性検証方法は次のとおりです。

1. 欠損値チェック
   欠損値とは、データ内の一部のフィールドまたは特徴が空であるか欠落している状況を指します。データに欠損値があるかどうかを確認するには、Pandas ライブラリの isnull() または isna() 関数を使用できます。サンプル コードは次のとおりです。

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. 外れ値の検出
   外れ値とは、データ内に異常な関係または極端な値がある状況を指します。外れ値は、箱ひげ図、散布図、Z スコアなどの方法を使用して検出できます。以下は、箱ひげ図を使用した外れ値検出のサンプル コードです。

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. データ分布チェック
   データ分布とは、さまざまな特徴に関するデータの分布を指します。データの分布は、ヒストグラムや密度プロットなどの方法を使用して調べることができます。以下は、Seaborn ライブラリの distplot() 関数を使用してデータ分布プロットをプロットするコード例です。

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)

モデル評価 (モデル評価)
モデル評価は、機械学習を使用する場合です。またはデータ サイエンス モデル パフォーマンスを評価および比較するプロセス。一般的に使用されるモデル評価指標の一部を以下に示します。

1. 精度 (精度)
   精度とは、モデルによって予測された結果のうち、正しく予測されたサンプルの割合を指します。精度は、Scikit-learn ライブラリの activity_score() 関数を使用して計算できます。サンプル コードは次のとおりです。

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. 精度と再現率
   精度とは、モデルによって陽性であると予測されたサンプルのうち、実際に陽性であるサンプルの割合を指し、再現率は次のことを指します。モデルによって陽性であると予測される、真に陽性のサンプルの割合。適合率と再現率は、Scikit-learn ライブラリの precision_score() 関数と remember_score() 関数を使用してそれぞれ計算できます。サンプル コードは次のとおりです。

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. F1 スコア (F1-Score)
   F1 スコアは、精度と再現率の加重調和平均であり、精度と再現率を考慮できます。パフォーマンス。 F1 スコアは、Scikit-learn ライブラリの f1_score() 関数を使用して計算できます。サンプル コードは次のとおりです。

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)

要約すると、この記事では、データの信頼性検証とモデル評価に Python を使用する方法を紹介し、具体的なコード例を示します。データの信頼性検証やモデルの評価を行うことで、データの品質やモデルの性能の信頼性を確保し、機械学習やデータサイエンスの適用効果を向上させることができます。

以上がPython でデータの信頼性検証とモデル評価を実行する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。