Python untuk sains data dan pembelajaran mesin

Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

Pengenalan

Apabila saya mula -mula masuk ke Python, saya tidak mengharapkan ia menjadi bahasa pilihan dalam sains data dan pembelajaran mesin. Kesederhanaan Python dan ekosistem perpustakaan yang kuat menjadikannya alat yang ideal untuk pemprosesan data dan bangunan model. Hari ini saya ingin berkongsi pengalaman saya dengan Python untuk sains data dan pembelajaran mesin, serta beberapa petua dan pandangan praktikal. Melalui artikel ini, anda akan mempelajari aplikasi Python dalam sains data dan pembelajaran mesin, dari perkenalan perpustakaan asas kepada bangunan model dan pengoptimuman yang kompleks.

Semak pengetahuan asas

Pesona Python terletak pada kesederhanaan dan intuisi. Sekiranya anda tidak begitu akrab dengan Python, inilah tip: lekukan Python adalah sebahagian daripada kod, yang menjadikan kod kelihatan rapi dan mudah difahami. Sains data dan pembelajaran mesin memerlukan pemprosesan banyak data, dan Python sangat baik dalam hal ini. Mari kita mulakan dengan beberapa perpustakaan asas.

Pandas adalah alat yang berkuasa untuk memproses data berstruktur, yang membolehkan saya memproses dan menganalisis data dengan mudah. Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, membolehkan saya dengan cepat memproses susunan dan matriks yang besar. Scikit-Learn adalah alat yang diperlukan untuk pembelajaran mesin, yang menyediakan pelaksanaan pelbagai algoritma dari klasifikasi, regresi kepada clustering.

Konsep teras atau analisis fungsi

Pemprosesan dan analisis data

Inti sains data adalah pemprosesan data dan analisis. Dengan panda, saya dapat dengan mudah memuat, membersihkan dan menukar data. Berikut adalah contoh mudah:

 Import Pandas sebagai PD

# Muat data data = pd.read_csv ('data.csv')

# Lihat beberapa baris pertama cetakan data (data.head ())

# Bersihkan data, contohnya, padamkan nilai data yang hilang_cleaned = data.dropna ()

# Menukar jenis data data_cleaned ['date'] = pd.to_datetime (data_cleaned ['date'])

Coretan kod ini menunjukkan cara menggunakan panda untuk memuatkan data, melihat beberapa baris data pertama, bersihkan data, dan menukar jenis data. Apa yang membuat Pandas berkuasa adalah bahawa ia dapat mengendalikan pelbagai operasi data dengan mudah, membolehkan para saintis data memberi tumpuan kepada butiran analisis data dan bukannya pemprosesan data.

Pembinaan Model Pembelajaran Mesin

Scikit-Learn adalah alat pilihan saya ketika membina model pembelajaran mesin. Ia menyediakan pelbagai API yang mudah digunakan yang menjadikan model bangunan mudah. Berikut adalah contoh regresi linear menggunakan Scikit-learn:

 dari sklearn.model_selection import train_test_split
dari sklearn.linear_model import linearregression
dari Sklearn.Metrics Import Mean_Squared_error

# Katakan kita sudah mempunyai ciri x dan pembolehubah sasaran y
X_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split (x, y, test_size = 0.2, random_state = 42)

# Model Model Inisialisasi = LinearRegression ()

# kereta api model.fit (x_train, y_train)

# Ramalkan y_pred = model.predict (x_test)

# Kirakan Mean Square ERROR MSE = MEAK_SQUARED_ERROR (Y_TEST, Y_PRED)
cetak (ralat kuadrat f'mean: {mse} ')

Contoh ini menunjukkan cara menggunakan SCIKIT-Learn untuk segmentasi data, latihan model, dan penilaian. Regresi linear hanyalah permulaan, dan Scikit-Learn juga menyediakan banyak algoritma lain, seperti pokok keputusan, hutan rawak, mesin vektor sokongan, dll.

Bagaimana ia berfungsi

Python begitu banyak digunakan dalam sains data dan pembelajaran mesin terutamanya kerana kecekapan dan fleksibiliti. Pandas dan Numpy ditulis dalam bahasa C, memastikan pemprosesan data yang cekap. Scikit-Learn mengambil kesempatan daripada kecekapan perpustakaan ini, sambil menyediakan API yang mudah digunakan untuk menjadikan model bangunan mudah.

Dari segi pemprosesan data, PANDAS menggunakan struktur bingkai data (dataframe), yang menjadikan operasi data intuitif dan cekap. Numpy menyediakan struktur pelbagai dimensi (ndarray) yang menyokong pengiraan berangka yang cekap.

Dari segi pembelajaran mesin, algoritma Scikit-Learn melaksanakan pelbagai teknik pengoptimuman, seperti keturunan kecerunan, keturunan kecerunan stokastik, dan lain-lain. Teknik-teknik ini menjadikan latihan model yang cekap dan boleh dipercayai.

Contoh penggunaan

Penggunaan asas

Mari kita mulakan dengan contoh mudah yang menunjukkan cara menggunakan panda untuk penerokaan data:

 Import Pandas sebagai PD

# Muat data data = pd.read_csv ('data.csv')

# Lihat Cetakan Maklumat Data Asas (data.info ())

# Kirakan statistik deskriptif cetakan data (data.describe ())

# Periksa cetakan korelasi data (data.corr ())

Contoh ini menunjukkan cara menggunakan panda untuk memuatkan data, melihat maklumat asas mengenai data, mengira statistik deskriptif, dan melihat relevan data. Operasi ini adalah langkah asas dalam penerokaan data, membantu kita memahami struktur dan ciri -ciri data.

Penggunaan lanjutan

Dalam sains data dan pembelajaran mesin, kita sering perlu menangani operasi data yang lebih kompleks dan bangunan model. Berikut adalah contoh menggunakan panda untuk pengumpulan data dan pengagregatan:

 Import Pandas sebagai PD

# Muat data data = pd.read_csv ('Sales_data.csv')

# Kumpulan dan pengagregatan kumpulan_data = data.groupby ('rantau'). Agg ({
    'Jualan': 'Sum',
    'Keuntungan': 'bermaksud'
})

cetak (kumpulaned_data)

Contoh ini menunjukkan cara menggunakan panda untuk pengumpulan data dan pengagregatan, yang sangat biasa dalam analisis data. Melalui operasi ini, kita dapat memahami data dari perspektif yang berbeza, seperti jumlah jualan dan keuntungan purata di kawasan yang berbeza.

Dari segi pembelajaran mesin, berikut adalah contoh pemilihan ciri menggunakan Scikit-learn:

 dari sklearn.feature_selection import selectkbest, f_regression
dari sklearn.datasets import load_boston

# Beban data boston = load_boston ()
X, y = boston.data, boston.target

# Pilih 5 Ciri Terbaik yang paling penting pemilih = SelectKBest (F_regression, k = 5)
X_new = selector.fit_transform (x, y)

# Lihat Ciri -ciri Terpilih Selected_Features = Boston.Feature_Names [selector.get_support ()]
cetak (terpilih_features)

Contoh ini menunjukkan cara menggunakan Scikit-learn untuk pemilihan ciri, yang sangat penting dalam pembelajaran mesin. Dengan memilih ciri -ciri yang paling penting, kami dapat memudahkan model dan meningkatkan keupayaan penjelasan dan penyebaran model.

Kesilapan biasa dan tip debugging

Kesalahan biasa apabila menggunakan Python untuk sains data dan pembelajaran mesin termasuk ketidakcocokan dalam jenis data, pemprosesan yang tidak betul nilai yang hilang, dan model overfitting. Berikut adalah beberapa petua debug:

• Jenis data tidak sepadan : Gunakan harta Pandas ' dtypes untuk melihat jenis data dan gunakan kaedah astype untuk penukaran jenis.
• Pemprosesan Nilai Hilang : Gunakan kaedah Pandas ' isnull untuk mengesan nilai yang hilang, dan gunakan kaedah dropna atau fillna untuk memproses nilai yang hilang.
• Model overfitting : Gunakan pengesahan silang (seperti cross_val_score scikit-learn) untuk menilai keupayaan generalisasi model dan menggunakan teknik regularization (seperti pengaturcaraan L1 dan L2) untuk mengelakkan terlalu banyak.

Pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik

Pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik sangat penting dalam aplikasi praktikal. Berikut adalah beberapa pengalaman saya:

• Pengoptimuman Pemprosesan Data : Menggunakan operasi vektor numpy dan panda bukannya gelung dapat meningkatkan kelajuan pemprosesan data dengan ketara. Sebagai contoh, gunakan kaedah apply dan bukannya gelung untuk penukaran data.
• Pengoptimuman Model : Gunakan GridSearchCV Scikit-Learn untuk penalaan hiperparameter untuk mencari parameter model terbaik. Pada masa yang sama, penggunaan teknik kejuruteraan dan teknik pemilihan ciri dapat memudahkan model dan meningkatkan prestasi model.
• Kebolehbacaan Kod : Tulis kod yang jelas dan baik untuk memastikan ahli pasukan dapat memahami dan mengekalkan kod dengan mudah. Pastikan kod anda selaras dengan panduan gaya PEP 8.

Berikut adalah contoh penalaan hiperparameter menggunakan GridSearchCV:

 dari sklearn.model_selection import gridsearchcv
dari sklearn.ensemble import randomorestregress

# Tentukan parameter parameter param_grid = {
    'n_estimators': [100, 200, 300],
    'max_depth': [Tiada, 10, 20, 30],
    'min_samples_split': [2, 5, 10]
}

# Model Inisialisasi RF = RandomForestreRessor (random_state = 42)

# Menjalankan grid_search = gridSearchCv (pengucapan = rf, param_grid = param_grid, cv = 5, n_jobs = -1)
grid_search.fit (x_train, y_train)

# Periksa cetakan parameter terbaik (grid_search.best_params_)

# Gunakan parameter terbaik untuk melatih model terbaik_model = grid_search.best_estimator_
terbaik_model.fit (x_train, y_train)

# Ramalkan y_pred = best_model.predict (x_test)

# Kirakan Mean Square ERROR MSE = MEAK_SQUARED_ERROR (Y_TEST, Y_PRED)
cetak (ralat kuadrat f'mean: {mse} ')

Contoh ini menunjukkan cara menggunakan GridSearchCV untuk penalaan hiperparameter, yang sangat penting dalam pembelajaran mesin. Melalui kaedah ini, kita dapat mencari parameter model terbaik dan meningkatkan prestasi model.

Python sentiasa menjadi pembantu kanan saya dalam perjalanan sains data dan pembelajaran mesin. Semoga artikel ini dapat membantu anda memahami aplikasi Python dalam sains data dan pembelajaran mesin, dan memberikan beberapa petua dan pandangan praktikal.

Atas ialah kandungan terperinci Python untuk sains data dan pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!