데이터 전처리 최적화
누락된 값 처리:
interpolate()
기능: 보간법을 사용하여 누락된 값을 채웁니다. KNNImputer()
모듈: K 최근접 이웃 알고리즘을 통해 누락된 값을 추정합니다. MICE
방법: 다중 대체를 통해 여러 데이터 세트를 생성하고 결과를 결합합니다. 이상값 감지 및 처리:
IQR()
방법: 사분위수 범위 밖의 이상값을 식별합니다. Isolat<code>Isolat<strong class="keylink">io</strong>n Forest
ioDBSCAN
기능 엔지니어링
기능 선택:
SelectKBest
SelectFromModel
모듈: 머신러닝L1 正则化
기능 변환:
标准化
和 归一化
主成分分析(PCA)
局部线性嵌入(LLE)
머신러닝 모델 최적화
초매개변수 조정:
GridSearchCV
기능: 자동으로 최적의 하이퍼파라미터 배열RandomizedSearchCV
贝叶斯<strong class="keylink">优化</strong>
Bayesian
모델 평가 및 선택:
交叉验证
ROC/AUC 曲线
PR 曲线
시각화 및 상호작용
대화형 대시보드:
Plotly
和 Dash
Streamlit
Framework: 빠르고 간단한 지리공간 분석:
Geo<strong class="keylink">pandas</strong>
Geo<li>pandas<code>Folium
라이브러리: 모양 파일, 래스터 데이터와 같은 지리공간 데이터를 처리합니다.
모듈: 지도를 사용하여 OpenStreetMap
를 만듭니다. 데이터세트: 지리공간 분석을 위한 무료 개방형 데이터를 제공합니다.
고급 팁
작업 흐름을 단순화하고 반복성과 유지 관리성을 향상시킵니다.
multiprocessing
和 joblib
실행 시간을 단축하고 대규모 데이터 세트의 처리 효율성을 향상시킵니다.
AWS
、<strong class="keylink">GC</strong>P
或 <strong class="keylink">Azure</strong>
대규모 AWS
,
🎜Azure🎜
와 같은 클라우드 플랫폼을 사용하세요. 🎜
🎜컴퓨팅 리소스를 확장하여 매우 큰 지리 데이터 세트를 처리하고 분석 프로세스를 가속화합니다. 🎜
🎜위 내용은 Python을 사용한 데이터 분석 기술: 고급 팁 및 기술 탐색의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!