Python est largement utilisé dans la science des données et l'apprentissage automatique, s'appuyant principalement sur sa simplicité et son puissant écosystème de bibliothèque. 1) Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données, 2) Numpy fournit des calculs numériques efficaces, et 3) Scikit-Learn est utilisé pour la construction et l'optimisation du modèle d'apprentissage automatique, ces bibliothèques font de Python un outil idéal pour la science des données et l'apprentissage automatique.

introduction

Quand je suis arrivé à Python pour la première fois, je ne m'attendais pas à ce que ce soit le langage préféré de la science des données et de l'apprentissage automatique. La simplicité de Python et l'écosystème de bibliothèque puissant en font un outil idéal pour le traitement des données et la création de modèles. Aujourd'hui, je veux partager mon expérience avec Python pour la science des données et l'apprentissage automatique, ainsi que certains conseils et idées pratiques. Grace à cet article, vous découvrirez l'application de Python dans la science des données et l'apprentissage automatique, des introductions de bibliothèque de base à la construction et à l'optimisation des modèles complexes.

Examen des connaissances de base

Le charme de Python réside dans sa simplicité et son intuition. Si vous n'êtes pas très familier avec Python, voici un conseil: l'indentation de Python fait partie du code, ce qui rend le code rangé et plus facile à comprendre. La science des données et l'apprentissage automatique nécessitent un traitement de nombreuses données, et Python se porte très bien à cet égard. Commen?ons par quelques bibliothèques de base.

Pandas est un outil puissant pour traiter les données structurées, ce qui me permet de traiter et d'analyser facilement les données. Numpy fournit des calculs numériques efficaces, me permettant de traiter rapidement de grands tableaux et matrices. Scikit-Learn est un outil nécessaire pour l'apprentissage automatique, qui fournit la mise en ?uvre d'une variété d'algorithmes de la classification, de la régression au clustering.

Analyse du concept de base ou de la fonction

Traitement et analyse des données

Le c?ur de la science des données est le traitement et l'analyse des données. Avec les pandas, je peux facilement charger, nettoyer et convertir les données. Voici un exemple simple:

 Importer des pandas en tant que PD

# Charger Data Data = pd.read_csv ('data.csv')

# Afficher les premières lignes d'impression de données (data.head ())

# Nettoyez les données, par exemple, supprimez la valeur manquante data_cleaned = data.dropna ()

# Convertir le type de données data_cleaned ['date'] = pd.to_datetime (data_cleaned ['date'])

Cet extrait de code montre comment utiliser les pandas pour charger des données, afficher les premières lignes de données, nettoyer les données et convertir les types de données. Ce qui rend Pandas puissant, c'est qu'il peut gérer facilement diverses opérations de données, permettant aux scientifiques des données de se concentrer sur les détails de l'analyse des données plut?t que sur le traitement des données.

Construction du modèle d'apprentissage automatique

Scikit-Learn est mon outil préféré lors de la construction de modèles d'apprentissage automatique. Il fournit une gamme d'API facile à utiliser qui facilite la construction de modèles. Voici un exemple de régression linéaire à l'aide de Scikit-Learn:

 de sklearn.model_selection import train_test_split
De Sklearn.Linear_Model Import Lineargression
de sklearn.metrics import means_squared_error

# Supposons que nous ayons déjà une fonctionnalité X et une variable cible Y
X_train, x_test, y_train, y_test = Train_test_split (x, y, test_size = 0.2, random_state = 42)

# Initialiser le modèle modèle = linéaire ()

# Train Model.Fit (X_TRAIN, Y_TRAIN)

# Prédire y_pred = Model.predict (x_test)

# Calculer l'erreur quadratique moyenne mse = mean_squared_error (y_test, y_pred)
print (F'mean Squared Error: {MSE} ')

Cet exemple montre comment utiliser Scikit-Learn pour la segmentation des données, la formation des modèles et l'évaluation. La régression linéaire n'est que le début, et Scikit-Learn fournit également de nombreux autres algorithmes, tels que les arbres de décision, les forêts aléatoires, les machines vectorielles de support, etc.

Comment ?a marche

Python est si largement utilisé dans la science des données et l'apprentissage automatique principalement en raison de son efficacité et de sa flexibilité. Pandas et Numpy sont écrits en langue C, assurant un traitement efficace des données. Scikit-Learn profite de l'efficacité de ces bibliothèques, tout en fournissant une API facile à utiliser pour faciliter la construction de modèles.

En termes de traitement des données, Pandas utilise une structure de trame de données (DataFrame), qui rend les opérations de données intuitives et efficaces. Numpy fournit une structure multidimensionnelle (NDARRAY) qui prend en charge des calculs numériques efficaces.

En termes d'apprentissage automatique, l'algorithme de Scikit-Learn met en ?uvre une variété de techniques d'optimisation, telles que la descente de gradient, la descente de gradient stochastique, etc. Ces techniques rendent la formation de modèle efficace et fiable.

Exemple d'utilisation

Utilisation de base

Commen?ons par un exemple simple montrant comment utiliser les pandas pour l'exploration des données:

 Importer des pandas en tant que PD

# Charger Data Data = pd.read_csv ('data.csv')

# Afficher les informations de base des informations sur l'impression (data.info ())

# Calculer les statistiques descriptives de l'impression des données (data.describe ())

# Vérifiez l'impression de corrélation des données (data.corr ())

Cet exemple montre comment utiliser les pandas pour charger les données, afficher les informations de base sur les données, calculer les statistiques descriptives et afficher la pertinence des données. Ces opérations sont des étapes de base de l'exploration des données, nous aidant à comprendre la structure et les caractéristiques des données.

Utilisation avancée

Dans la science des données et l'apprentissage automatique, nous devons souvent faire face aux opérations de données plus complexes et à la construction de modèles. Voici un exemple d'utilisation des Pandas pour le regroupement et l'agrégation de données:

 Importer des pandas en tant que PD

# Charger Data Data = pd.read_csv ('Sales_data.csv')

# Groupement et agrégation groupés_data = data.groupby ('région'). Agg ({
    ?ventes?: ?somme?,
    ?Profit?: ?Mean?
})

imprimer (groupé_data)

Cet exemple montre comment utiliser les Pandas pour le regroupement et l'agrégation des données, ce qui est très courant dans l'analyse des données. Grace à cette opération, nous pouvons comprendre les données sous différents angles, telles que les ventes totales et les bénéfices moyens dans différentes régions.

En termes d'apprentissage automatique, voici un exemple de sélection de fonctionnalités utilisant Scikit-Learn:

 à partir de sklearn.feature_selection import selectkbest, f_regression
de sklearn.datasets importent charge_boston

# Charge Data Boston = Load_boston ()
X, y = boston.data, boston.target

# Sélectionnez le top 5 des fonctionnalités les plus importantes Sélector = selectKbest (f_regression, k = 5)
X_new = selector.fit_transform (x, y)

# Afficher les fonctionnalités sélectionnées Selected_Features = Boston.feture_Names [Selector.get_Support ()]
print (Selected_Features)

Cet exemple montre comment utiliser Scikit-Learn pour la sélection des fonctionnalités, ce qui est très important dans l'apprentissage automatique. En sélectionnant les caractéristiques les plus importantes, nous pouvons simplifier le modèle et améliorer les capacités explicatives et généralisées du modèle.

Erreurs courantes et conseils de débogage

Les erreurs courantes lors de l'utilisation de Python pour la science des données et l'apprentissage automatique incluent la décalage dans le type de données, le traitement inapproprié des valeurs manquantes et le sur-ajustement du modèle. Voici quelques conseils de débogage:

• Déliachance du type de données : utilisez la propriété dtypes de Pandas pour afficher le type de données et utilisez la méthode astype pour la conversion de type.
• Traitement de la valeur manquante : utilisez la méthode isnull de Pandas pour détecter les valeurs manquantes et utilisez des méthodes dropna ou fillna pour traiter les valeurs manquantes.
• Overfiting du modèle : utilisez la validation croisée (telle que Scikit-Learn's cross_val_score ) pour évaluer la capacité de généralisation du modèle et utiliser des techniques de régularisation (telles que la régularisation L1 et L2) pour empêcher le sur-ajustement.

Optimisation des performances et meilleures pratiques

L'optimisation des performances et les meilleures pratiques sont très importantes dans les applications pratiques. Voici quelques-unes de mes expériences:

• Optimisation du traitement des données : L'utilisation des opérations vectorisées de Numpy et de pandas au lieu de boucles peut considérablement améliorer la vitesse du traitement des données. Par exemple, utilisez la méthode apply au lieu de boucles pour la conversion de données.
• Optimisation du modèle : utilisez GridSearchCV de Scikit-Learn pour le réglage de l'hyperparamètre pour trouver les meilleurs paramètres du modèle. Dans le même temps, l'utilisation des techniques d'ingénierie des fonctionnalités et de sélection des fonctionnalités peut simplifier le modèle et améliorer les performances du modèle.
• LICIBILITé DE CODE : écrivez du code clair et bien noté pour vous assurer que les membres de l'équipe peuvent facilement comprendre et maintenir le code. Gardez votre code cohérent avec le guide de style PEP 8.

Voici un exemple de réglage de l'hyperparamètre à l'aide de GridSearchCV:

 de sklearn.model_selection import grridsearchcv
De Sklearn.ensemble Import RandomForestRegressor

# définir la grille de paramètre param_grid = {
    'n_estimators': [100, 200, 300],
    'max_depth': [aucun, 10, 20, 30],
    'min_sample_split': [2, 5, 10]
}

# Initialiser le modèle rf = randomforestRegressor (random_state = 42)

# Conduite grid_search = gridsearchcv (estimateur = rf, param_grid = param_grid, cv = 5, n_jobs = -1)
grid_search.fit (x_train, y_train)

# Vérifiez les meilleurs paramètres imprimer (grid_search.best_params_)

# Utilisez les meilleurs paramètres pour former le modèle Best_Model = grid_search.best_estimator_
best_model.fit (x_train, y_train)

# Prédire y_pred = best_model.predict (x_test)

# Calculer l'erreur quadratique moyenne mse = mean_squared_error (y_test, y_pred)
print (F'mean Squared Error: {MSE} ')

Cet exemple montre comment utiliser GridSearchCV pour le réglage de l'hyperparamètre, ce qui est très important dans l'apprentissage automatique. Grace à cette méthode, nous pouvons trouver les meilleurs paramètres du modèle et améliorer les performances du modèle.

Python est toujours mon assistant de droite dans le parcours de la science des données et de l'apprentissage automatique. J'espère que cet article vous aidera à mieux comprendre l'application de Python en science des données et en apprentissage automatique et fournir des conseils et des idées pratiques.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!