데이터 과학 및 기계 학습을위한 파이썬

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

소개

처음 파이썬에 들어 왔을 때 데이터 과학 및 기계 학습에서 선호하는 언어가 될 것으로 기대하지 않았습니다. Python의 단순성과 강력한 도서관 생태계는 데이터 처리 및 모델 구축에 이상적인 도구입니다. 오늘 저는 데이터 과학 및 기계 학습을 위해 Python과의 경험과 실용적인 팁과 통찰력을 공유하고 싶습니다. 이 기사를 통해 기본 라이브러리 소개에서 복잡한 모델 구축 및 최적화에 이르기까지 Python의 데이터 과학 및 머신 러닝 응용 프로그램에 대해 배웁니다.

기본 지식 검토

파이썬의 매력은 단순성과 직관에 있습니다. Python에 익숙하지 않은 경우 팁은 다음과 같습니다. Python의 압입은 코드의 일부로 코드를 깔끔하고 이해하기 쉽게 보이게합니다. 데이터 과학 및 기계 학습은 많은 데이터를 처리해야하며 Python은 이와 관련하여 매우 잘 작동하고 있습니다. 몇 가지 기본 라이브러리부터 시작하겠습니다.

Pandas는 구조화 된 데이터를 처리하기위한 강력한 도구로서 데이터를 쉽게 처리하고 분석 할 수 있습니다. Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하여 큰 배열과 행렬을 빠르게 처리 할 수 ​​있습니다. Scikit-Learn은 기계 학습에 필요한 도구로 분류, 회귀에서 클러스터링까지 다양한 알고리즘을 구현할 수 있습니다.

핵심 개념 또는 기능 분석

데이터 처리 및 분석

데이터 과학의 핵심은 데이터 처리 및 분석입니다. 팬더를 사용하면 데이터를 쉽게로드, 청소 및 변환 할 수 있습니다. 간단한 예는 다음과 같습니다.

 팬더를 PD로 가져옵니다

# 데이터 데이터로드 = PD.Read_csv ( 'data.csv')

# 처음 몇 줄의 데이터 인쇄 (data.head ())보기

# 데이터 정리, 예를 들어, 결 측값 data_cleaned = data.dropna ()를 삭제하십시오.

# 데이터 유형 변환 data_cleaned [ 'date'] = pd.to_dateTime (data_cleaned [ 'date'])

이 코드 스 니펫은 팬더를 사용하여 데이터를로드하고, 처음 몇 줄의 데이터를보고, 데이터를 정리하고, 데이터 유형을 변환하는 방법을 보여줍니다. 팬더를 강력하게 만드는 것은 다양한 데이터 작업을 쉽게 처리 할 수있어 데이터 과학자가 데이터 처리보다는 데이터 분석의 세부 사항에 집중할 수 있다는 것입니다.

기계 학습 모델 구성

Scikit-Learn은 기계 학습 모델을 구축 할 때 선호하는 도구입니다. 모델 구축을 간단하게 만드는 다양한 사용하기 쉬운 API를 제공합니다. 다음은 Scikit-Learn을 사용한 선형 회귀의 예입니다.

 sklearn.model_selection import train_test_split
sklearn.linear_model 가져 오기 LinearRegression
sklearn.metrics import mean_squared_error

# 이미 기능 X와 대상 변수 y가 있다고 가정합니다.
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split (x, y, test_size = 0.2, random_state = 42)

# 모델 초기화 모델 = linearRegression ()

# Train Model.fit (x_train, y_train)

# 예측 y_pred = model.predict (x_test)

# 평균 제곱 오류 계산 mse = mean_squared_error (y_test, y_pred)
print (f'mean squared 오류 : {mse} ')

이 예는 데이터 세분화, 모델 교육 및 평가에 Scikit-Learn을 사용하는 방법을 보여줍니다. 선형 회귀는 시작일 뿐이며 Scikit-Learn은 의사 결정 트리, 임의의 숲, 지원 벡터 머신 등과 같은 많은 다른 알고리즘을 제공합니다.

작동 방식

Python은 주로 효율성과 유연성으로 인해 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용됩니다. Pandas와 Numpy는 C 언어로 작성되어 효율적인 데이터 처리를 보장합니다. Scikit-Learn은 이러한 라이브러리의 효율성을 활용하고 사용하기 쉬운 API를 제공하여 모델 구축을 간단하게 만듭니다.

데이터 처리 측면에서 Pandas는 데이터 프레임 (DataFrame) 구조를 사용하여 데이터 작업을 직관적이고 효율적으로 만듭니다. Numpy는 효율적인 수치 계산을 지원하는 다차원 배열 (NDARRAY) 구조를 제공합니다.

머신 러닝 측면에서 Scikit-Learn의 알고리즘은 기울기 하강, 확률 적 구배 하강 등과 같은 다양한 최적화 기술을 구현합니다. 이러한 기술은 모델 교육을 효율적이고 신뢰할 수있게합니다.

사용의 예

기본 사용

데이터 탐색에 팬더를 사용하는 방법을 보여주는 간단한 예로 시작하겠습니다.

 팬더를 PD로 가져옵니다

# 데이터 데이터로드 = PD.Read_csv ( 'data.csv')

# 기본 데이터 정보 정보 인쇄 (data.info ())

# 데이터 인쇄의 설명 통계 계산 (data.describe ())

# 데이터 상관 관계 인쇄 확인 (data.corr ())

이 예는 팬더를 사용하여 데이터를로드하고 데이터에 대한 기본 정보를보고, 설명 통계를 계산하며 데이터 관련성을보기 방법을 보여줍니다. 이러한 작업은 데이터 탐색의 기본 단계로 데이터의 구조와 특성을 이해하는 데 도움이됩니다.

고급 사용

데이터 과학 및 기계 학습에서 우리는 종종 복잡한 데이터 운영 및 모델 구축을 다루어야합니다. 다음은 데이터 그룹화 및 집계에 팬더를 사용하는 예입니다.

 팬더를 PD로 가져옵니다

#로드 데이터 데이터 = PD.READ_CSV ( 'sales_data.csv')

# 그룹화 및 집계 Grouped_data = data.groupby ( 'Region'). agg ({{
    '판매': 'sum',
    '이익': '평균'
})

print (grouped_data)

이 예는 데이터 그룹화 및 집계에 팬더를 사용하는 방법을 보여줍니다. 이는 데이터 분석에서 매우 일반적입니다. 이 운영을 통해 우리는 다른 지역의 총 판매 및 평균 이익과 같은 다양한 관점의 데이터를 이해할 수 있습니다.

머신 러닝 측면에서 Scikit-Learn을 사용한 기능 선택의 예는 다음과 같습니다.

 sklearn.feature_selection에서 가져 오기 SelectKbest, f_regression
sklearn.datasets import load_boston

#로드 데이터 보스턴 = load_boston ()
X, y = Boston.Data, Boston.Target

# 상위 5 가지 가장 중요한 기능 선택자 선택자 = SelectKbest (F_Regression, K = 5)
x_new = selector.fit_transform (x, y)

# 선택한 기능보기 selected_features = boston.feature_names [selector.get_support ()]
인쇄 (selected_features)

이 예제는 기능 선택에 Scikit-Learn을 사용하는 방법을 보여줍니다.이 기능은 기계 학습에서 매우 중요합니다. 가장 중요한 기능을 선택함으로써 모델을 단순화하고 모델의 설명 및 일반화 기능을 향상시킬 수 있습니다.

일반적인 오류 및 디버깅 팁

데이터 과학 및 기계 학습에 Python을 사용할 때의 일반적인 오류에는 데이터 유형의 불일치, 결 측값의 부적절한 처리 및 모델 오버 피팅이 포함됩니다. 디버깅 팁은 다음과 같습니다.

• 데이터 유형 불일치 : Pandas ' dtypes 속성을 사용하여 데이터 유형을보고 유형 변환을 위해 astype 메소드를 사용하십시오.
• 결 측값 처리 : Pandas ' isnull 메소드를 사용하여 결 측값을 감지하고 dropna 또는 fillna 방법을 사용하여 결 측값을 처리하십시오.
• 모델 과적으로 : 크로스 검증 (Scikit-Learn의 cross_val_score 와 같은)을 사용하여 모델의 일반화 능력을 평가하고 정규화 기술 (예 : L1 및 L2 정규화)을 사용하여 과인을 방지합니다.

성능 최적화 및 모범 사례

성능 최적화 및 모범 사례는 실제 응용 분야에서 매우 중요합니다. 내 경험 중 일부는 다음과 같습니다.

• 데이터 처리 최적화 : 루프 대신 Numpy 및 Pandas의 벡터화 된 작업을 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 변환을 위해 루프 대신 apply 메소드를 사용하십시오.
• 모델 최적화 : Scikit-Learn의 GridSearchCV 사용하여 하이퍼 파라미터 튜닝을 사용하여 최고의 모델 매개 변수를 찾으십시오. 동시에 기능 엔지니어링 및 기능 선택 기술을 사용하면 모델을 단순화하고 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
• 코드 가독성 : 팀 구성원이 코드를 쉽게 이해하고 유지 관리 할 수 ​​있도록 명확하고 잘 알려지지 않은 코드를 작성하십시오. Code를 PEP 8 스타일 가이드와 일치하게 유지하십시오.

다음은 GridSearchCV를 사용한 하이퍼 파라미터 튜닝의 예입니다.

 sklearn.model_selection import gridsearchcv
sklearn. ensemble import randomforestregressor

# 정의 매개 변수 그리드 param_grid = {
    'n_estimators': [100, 200, 300],
    'max_depth': [없음, 10, 20, 30],
    'min_samples_split': [2, 5, 10]
}

# 모델 초기화 RF = Random_State = 42)

# grid_search = gridsearchcv를 전보합니다 (추정기 = rf, param_grid = param_grid, cv = 5, n_jobs = -1)
grid_search.fit (x_train, y_train)

# 최고의 매개 변수 확인 print (grid_search.best_params_)

# 모델을 훈련시키기 위해 최상의 매개 변수를 사용하십시오.
best_model.fit (x_train, y_train)

# 예측 y_pred = best_model.predict (x_test)

# 평균 제곱 오류 계산 mse = mean_squared_error (y_test, y_pred)
print (f'mean squared 오류 : {mse} ')

이 예제는 하이퍼 파라미터 튜닝에 GridSearchCV를 사용하는 방법을 보여줍니다. 이는 기계 학습에서 매우 중요합니다. 이 방법을 통해 최상의 모델 매개 변수를 찾고 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

Python은 항상 데이터 과학 및 기계 학습의 여정에 대한 오른쪽 조수입니다. 이 기사가 데이터 과학 및 기계 학습에서 Python의 응용 프로그램을 더 잘 이해하고 실용적인 팁과 통찰력을 제공하는 데 도움이되기를 바랍니다.

위 내용은 데이터 과학 및 기계 학습을위한 파이썬의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!