Python データ分析: データの探索と予測

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データ サイエンスはますます人気が高まっており、さまざまな業界で広く使用されています。 pandas

は、データ操作とモデリングのための

オープンソース ライブラリであり、データ サイエンティストにとって貴重な ツール

です。この記事では、Pandas を使用してデータ探索とモデリングを行う方法について説明します。

データ探索 データ探索はデータ サイエンス プロセスの重要な最初のステップであり、データを直感的に理解できるようになります。 Pandas を使用すると、データをロードしてその内容を表示できます。 リーリー

表形式の出力はデータの全体像を提供し、グラフはデータを

視覚化して傾向や外れ値を探すのに役立ちます。 リーリー

データの前処理

データをモデリングする前に、通常、データの整合性と一貫性を確保するためにデータの前処理が必要です。これには、欠損値のクリーンアップ、特徴の標準化、またはモデルでトレーニングできる数値形式へのカテゴリ データの変換が含まれる場合があります。 リーリー

データモデリング

データの準備ができたら、モデリングを開始できます。 Pandas には、線形回帰、ロジスティック回帰、デシジョン ツリーなどの一般的な統計モデリングのためのさまざまなライブラリのサポートが組み込まれています。

リーリー

モデルの評価

モデルをトレーニングした後の次のステップは、そのパフォーマンスを評価することです。混同行列、適合率、再現率、F1 スコアなどの評価指標を使用できます。

リーリー

要約

データ探索とモデリングに Pandas を使用することは、データ サイエンス プロセスの基礎です。 Pandas の直感的な構文と統計モデリング ライブラリの組み込みサポートにより、データ サイエンスを迅速かつ効率的に行うのに最適です。データ サイエンスの分野で進歩を続ける中、Pandas に習熟し続けることは、データ駆動型の洞察の絶え間なく変化する状況をナビゲートし、意思決定を推進する上で大きな利益となります。

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