In Pandas können Klassifizierungsmodelle mit verschiedenen beaufsichtigten Lernalgorithmen konstruiert werden, wie z. B.:
1. Entscheidungsbäume: Die Pandas-Klassifizierung mit Entscheidungsbäumen beinhaltet das Erstellen eines Entscheidungsmodells, das den Merkmalsraum rekursiv in kleinere Teilmengen verteilt, bis jede Untergruppe Datenpunkte enthält, die zurselben Klasse gehören.
2. Lineare Diskriminanzanalyse (LDA): LDA ist eine Klassifizierungsmethode, die eine lineare Kombination von Merkmalen findet, die verschiedene Datenklassen am besten voneinander trennt. Es maximiert das Verhältnis der Varianz zwischen der Klasse zur Varianz innerhalb der Klasse und macht es nützlich, wenn Klassen unterschiedliche lineare Strukturen aufweisen.
3. logistische Regression: Die logistische Regression ist ein weit verbreiteter Klassifizierungsalgorithmus, der die Wahrscheinlichkeit einer Beobachtung einer bestimmten Klasse schätzt. Es konstruiert eine logistische Funktion, die die Beziehung zwischen Merkmalen und Klassenbezeichnungen modelliert.
4. Support Vector Machines (SVM): SVM ist eine leistungsstarke Klassifizierungstechnik, die darauf abzielt, die optimale Grenze zwischen verschiedenen Klassen im Merkmalsraum zu finden. Es konstruiert Hyperplane, die Datenpunkte verschiedener Klassen mit der maximalen Marge trennen.
5. k-nearest Nachbarn (K-nn): K-NN klassifiziert Datenpunkte basierend auf den Klassenbezeichnungen ihrer K-ähnlichen Nachbarn im Feature-Bereich. Die Klasse mit der Mehrheitsdarstellung unter den Nachbarn wird dem neuen Datenpunkt zugeordnet.
6. naive Bayes: Naive Bayes ist eine probabilistische Klassifizierungsmethode, die eine bedingte Unabhängigkeit zwischen den Merkmalen des Klassenetiketts ansieht. Es berechnet die hintere Wahrscheinlichkeit jeder Klasse angesichts der Eingabefunktionen und weist der Klasse Datenpunkte mit höchster Wahrscheinlichkeit zu.
Der Prozess der Pandas -Klassifizierung umfasst die folgenden Schritte:
1. Datenvorbereitung: Pandas bietet umfangreiche Datenmanipulationsfunktionen, um Daten für die Klassifizierung zu reinigen, zu transformieren und vorzubereiten. Dies kann die Handhabung fehlender Werte, das Entfernen von doppelten Zeilen, das Feature -Engineering und die Datennormalisierung beinhalten.
2. Modelltraining: Pandas können sich in verschiedene Bibliotheken für maschinelles Lernen integrieren, wie z. B. Scikit-Learn, um Klassifizierungsmodelle effizient zu schulen. Der entsprechende Klassifizierer wird anhand der Art des Klassifizierungsproblems und den Merkmalen der Daten ausgewählt.
3. Modellbewertung: Nach dem Training des Klassifizierungsmodells wird seine Leistung anhand verschiedener Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Rückruf und F1-Score bewertet. Dies hilft, die Fähigkeit des Modells zu bewerten, Datenpunkte korrekt zu klassifizieren.
4. Vorhersagen und Interpretation: Sobald das Modell trainiert und bewertet wurde, kann es Vorhersagen über neue, unsichtbare Daten treffen. Durch die Analyse der Vorhersagen und der Modellleistung können wertvolle Erkenntnisse zur Entscheidungsfindung und Problemlösung abgeleitet werden.
Die PANDAS -Klassifizierung ist ein vielseitiges und weit verbreitetes Instrument für Aufgaben wie Kundensegmentierung, Stimmungsanalyse, Betrugserkennung, Kreditrisikobewertung, medizinische Diagnose und mehr. Es ermöglicht Benutzern, robuste Klassifizierungsmodelle zu erstellen und bereitzustellen, um aussagekräftige Informationen zu extrahieren und fundierte Entscheidungen aus Daten zu treffen.