Seni Analisis Data dengan Python: Meneroka Petua dan Teknik Lanjutan

Pengoptimuman prapemprosesan data

Pengendalian nilai yang tiada:

• interpolate() Fungsi: Isikan nilai yang hilang menggunakan kaedah interpolasi.
• KNNImputer() Modul: Anggarkan nilai yang hilang melalui K jiran terdekat algoritma.
• MICE Kaedah: Buat berbilang set data melalui berbilang imputasi dan gabungkan hasilnya.

Pengesanan dan pemprosesan lebih luar:

• IQR() Kaedah: Kenal pasti outlier di luar julat antara kuartil.
Algoritma
• IsolatIsolat<strong class="keylink">io</strong>n Forestio
n Forest: Asingkan titik data dengan kelakuan tidak normal.
• DBSCAN
Algoritma: Kesan outlier berdasarkan pengelompokan ketumpatan.

Kejuruteraan Ciri

Pilihan ciri:

• SelectKBest
Fungsi: Pilih ciri terbaik berdasarkan ujian Khi kuasa dua atau statistik ANOVA.
• SelectFromModel Modul: Gunakan pembelajaran mesin
model (seperti pepohon keputusan) untuk memilih ciri.
• L1 正则化
: Menghukum berat ciri dalam model untuk memilih ciri yang paling penting.

Transformasi ciri:

• 标准化 和 归一化
: Pastikan ciri berada dalam julat yang sama dan tingkatkan prestasi model.
• 主成分分析（PCA）
: Kurangkan dimensi ciri dan alih keluar maklumat yang berlebihan.
• 局部线性嵌入（LLE）
: Teknik pengurangan dimensi bukan linear yang mengekalkan struktur tempatan.

Pengoptimuman model pembelajaran mesin

Talaan hiperparameter:

• GridSearchCV Fungsi: Secara automatik cari gabungan hiperparameter array
terbaik.
• RandomizedSearchCV
Modul: Gunakan algoritma carian stokastik untuk meneroka ruang hiperparameter dengan lebih cekap.
• 贝叶斯<strong class="keylink">优化</strong>Bayesian
Pengoptimuman

: Gunakan model kebarangkalian untuk membimbing carian hiperparameter.

Penilaian dan pemilihan model:

• 交叉验证
• : Pisahkan set data kepada beberapa subset untuk menilai keupayaan generalisasi model. ROC/AUC 曲线
• : Nilai prestasi model pengelasan. PR 曲线

: Nilai tukar ganti antara ketepatan dan penarikan semula model klasifikasi binari.

Visualisasi dan interaktiviti

Papan Pemuka Interaktif:

• Plotly 和 Dash
• Perpustakaan: Cipta carta interaktif yang membolehkan pengguna meneroka data dan menala model. Streamlit Framework: Bina aplikasi
WEB

yang pantas dan ringkas untuk berkongsi cerapan data.

Analisis Geospatial:

• Geo<strong class="keylink">pandas</strong>
Geo
• pandasFolium Pustaka: Memproses data geospatial seperti fail bentuk dan data raster.
Modul: Cipta
• visualisasiOpenStreetMap dengan peta.

Set Data: Menyediakan data percuma dan terbuka untuk analisis geospatial.

Petua Lanjutan

Saluran Pembelajaran Mesin:
Gabungkan prapemprosesan data, kejuruteraan ciri dan langkah pemodelan ke dalam saluran paip boleh guna semula.

Memudahkan aliran kerja, meningkatkan kebolehulangan dan kebolehselenggaraan.

Pemprosesan selari:
• multiprocessing 和 joblib
• Gunakan
perpustakaan untuk pemprosesan selari tugasan intensif data.

Memendekkan masa berjalan dan meningkatkan kecekapan pemprosesan set data yang besar.

Pengkomputeran Awan:
• AWS、<strong class="keylink">GC</strong>P 或 <strong class="keylink">Azure</strong> Gunakan platform awan seperti AWS,
GC
• P atau
Azure

untuk analisis 🎜data🎜 berskala besar. 🎜 🎜Meluaskan sumber pengkomputeran untuk memproses set geodata yang sangat besar dan mempercepatkan proses analisis. 🎜 🎜

Atas ialah kandungan terperinci Seni Analisis Data dengan Python: Meneroka Petua dan Teknik Lanjutan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!