Fortgeschrittenes Python – Datenwissenschaft und maschinelles Lernen

Überblick über Data Science und maschinelles Lernen

Data Science ist die Disziplin, Erkenntnisse durch verschiedene Formen der Datenanalyse zu gewinnen. Dabei geht es darum, Daten aus mehreren Quellen zu sammeln, die Daten zu bereinigen, zu analysieren und zu visualisieren, um nützliche Schlussfolgerungen zu ziehen. Der Zweck der Datenwissenschaft besteht darin, Daten in nützliche Informationen umzuwandeln, um Trends besser zu verstehen, die Zukunft vorherzusagen und bessere Entscheidungen zu treffen.

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der Datenwissenschaft, der Algorithmen und statistische Modelle verwendet, um automatisch Muster aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Das Ziel des maschinellen Lernens besteht darin, Modelle zu erstellen, die auf der Grundlage bisher unbekannter Daten genaue Vorhersagen treffen können. Beim maschinellen Lernen wird ein Modell mithilfe der Trainingssatzdaten trainiert, indem die Daten in einen Trainingssatz und einen Testsatz aufgeteilt werden. Anschließend wird die Genauigkeit des Modells anhand der Testsatzdaten bewertet.

Nutzung gemeinsamer Data-Science-Bibliotheken

In Python stehen mehrere beliebte Bibliotheken für Data-Science-Aufgaben zur Verfügung. Zu diesen Bibliotheken gehören NumPy, Pandas und Matplotlib.

NumPy ist eine Python-Bibliothek für numerische Berechnungen. Es enthält ein leistungsstarkes Array-Objekt, mit dem große Datenmengen gespeichert und verarbeitet werden können. Funktionen in NumPy können schnell vektorisierte Operationen ausführen und so die Leistung Ihres Codes verbessern.

Pandas ist eine Datenanalysebibliothek, die Datenstrukturen und Funktionen zur Bearbeitung strukturierter Daten bereitstellt. Die wichtigsten Datenstrukturen von Pandas sind Series und DataFrame. Eine Serie ist ein eindimensional beschriftetes Array, ähnlich einem Wörterbuch in Python, und ein DataFrame ist eine zweidimensional beschriftete Datenstruktur, ähnlich einer SQL-Tabelle oder einer Excel-Tabelle.

Matplotlib ist eine Python-Bibliothek zur Datenvisualisierung. Es kann zum Erstellen verschiedener Arten von Diagrammen verwendet werden, darunter Liniendiagramme, Streudiagramme, Histogramme, Balkendiagramme usw.

Hier sind einige Beispielcodes für diese Bibliotheken:

<code>import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 创建一个NumPy数组arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])# 创建一个Pandas Seriess = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])# 创建一个Pandas DataFramedf = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})# 绘制一个简单的线图x = np.linspace(0, 10, 100)y = np.sin(x)plt.plot(x, y)plt.show()</code>

Verwendung gängiger Bibliotheken für maschinelles Lernen

In Python gibt es viele Bibliotheken für maschinelles Lernen, die beliebteste davon ist Scikit-Learn. Scikit-Learn ist eine benutzerfreundliche Python-Bibliothek für maschinelles Lernen, die verschiedene Klassifizierungs-, Regressions- und Clustering-Algorithmen enthält.

Hier ist ein Beispielcode von Scikit-Learn:

<code>import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.metrics import accuracy_score# 加载鸢尾花数据集iris = load_iris()# 将数据集划分为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)# 创建逻辑回归模型并进行训练lr = LogisticRegression()lr.fit(X_train, y_train)# 对测试集进行预测并计算准确率y_pred = lr.predict(X_test)accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)# 输出准确率print('Accuracy:', accuracy)# 绘制鸢尾花数据集的散点图plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train)plt.xlabel('Sepal length')plt.ylabel('Sepal width')plt.show()</code>

Im obigen Beispielcode haben wir zuerst den Irisblütendatensatz aus der Scikit-Learn-Bibliothek geladen und ihn in Trainingssatz und Testsatzsatz unterteilt. Anschließend haben wir ein logistisches Regressionsmodell erstellt und es mithilfe der Trainingssatzdaten trainiert. Als nächstes haben wir Vorhersagen zum Testsatz getroffen und die Genauigkeit des Modells berechnet. Schließlich haben wir die Matplotlib-Bibliothek verwendet, um ein Streudiagramm des Iris-Datensatzes zu zeichnen, in dem verschiedenfarbige Punkte unterschiedliche Kategorien darstellen.

Grundlegende Konzepte von Data Science und maschinellem Lernen

Data Science ist eine umfassende Disziplin, die viele Bereiche wie Datenverarbeitung, Statistik, maschinelles Lernen und Datenvisualisierung abdeckt. Die Kernaufgabe der Datenwissenschaft besteht darin, nützliche Informationen aus Daten zu extrahieren, um Menschen dabei zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen.

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der Datenwissenschaft. Es handelt sich um eine Methode, die es Computern ermöglicht, Muster zu lernen und Vorhersagen aus Daten zu treffen. Maschinelles Lernen kann in drei Arten unterteilt werden: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und halbüberwachtes Lernen.

Beim überwachten Lernen müssen wir beschriftete Trainingsdaten bereitstellen. Der Computer lernt die Zuordnungsbeziehung zwischen Eingabe und Ausgabe anhand dieser Daten und verwendet dann das erlernte Modell, um unbekannte Daten vorherzusagen. Zu den gängigen Algorithmen für überwachtes Lernen gehören lineare Regression, logistische Regression, Entscheidungsbäume, Support-Vektor-Maschinen, neuronale Netze usw.

Beim unüberwachten Lernen werden uns nur unbeschriftete Daten zur Verfügung gestellt und der Computer muss die darin enthaltenen Muster und Strukturen selbstständig entdecken. Zu den gängigen Algorithmen für unbeaufsichtigtes Lernen gehören Clustering, Dimensionsreduktion, Anomalieerkennung usw.

Halbüberwachtes Lernen ist eine Methode zwischen überwachtem Lernen und unüberwachtem Lernen. Es verwendet nicht nur gekennzeichnete Daten zum Lernen, sondern auch unbeschriftete Daten zur Modelloptimierung.

Häufig verwendete Data-Science-Bibliotheken

In Python gibt es viele hervorragende Data-Science-Bibliotheken, die uns bei der Datenanalyse und Modellierung des maschinellen Lernens helfen können. Hier sind einige häufig verwendete Bibliotheken:

• NumPy: Bietet effiziente mehrdimensionale Array-Operationen und mathematische Funktionen und ist eine der Kernbibliotheken in den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.
• Pandas: Bietet effiziente Datenverarbeitungs- und Analysetools und unterstützt das Lesen und Bearbeiten verschiedener Datenformate.
• Matplotlib: Bietet eine Fülle von Datenvisualisierungstools, mit denen verschiedene Arten von Diagrammen und Grafiken gezeichnet werden können.
• Scikit-Learn: Bietet gängige Algorithmen und Tools für maschinelles Lernen, die für die Datenvorverarbeitung, Feature-Engineering, Modellauswahl und -bewertung usw. verwendet werden können.

Häufig verwendete Algorithmen für maschinelles Lernen

Im Folgenden werden einige häufig verwendete Algorithmen für überwachtes Lernen vorgestellt:

• Lineare Regression: Wird verwendet, um eine lineare Beziehung zwischen Eingabe und Ausgabe herzustellen, die für die Regressionsanalyse verwendet werden kann.
• Logistische Regression: Wird verwendet, um die nichtlineare Beziehung zwischen Eingabe und Ausgabe herzustellen, die zur Klassifizierung und Wahrscheinlichkeitsvorhersage verwendet werden kann.
• Entscheidungsbaum: Klassifizierung und Regression werden durch den Aufbau einer Baumstruktur durchgeführt, die sowohl diskrete als auch kontinuierliche Merkmale verarbeiten kann.
• Random Forest: Eine auf Entscheidungsbäumen basierende Ensemble-Lernmethode, die das Risiko einer Überanpassung verringern und die Genauigkeit des Modells verbessern kann.
• Support-Vektor-Maschine: Durch die Konstruktion einer Hyperebene zur Klassifizierung und Regression kann sie hochdimensionale Räume und nichtlineare Beziehungen verarbeiten.
• Neuronales Netzwerk: Simuliert die Verbindungsbeziehung zwischen biologischen Neuronen und kann komplexe nichtlineare Beziehungen und große Datenmengen verarbeiten.

Im Folgenden werden einige häufig verwendete Algorithmen für unbeaufsichtigtes Lernen vorgestellt:

• Clustering: Teilen Sie den Datensatz in mehrere ähnliche Teilmengen auf, wobei jede Teilmenge einen Datentyp darstellt.
• Dimensionalitätsreduzierung: Die Abbildung hochdimensionaler Daten in einen niedrigdimensionalen Raum kann die Anzahl der Features und die Rechenkomplexität reduzieren.
• Anomalieerkennung: Die Identifizierung abnormaler Datenpunkte im Datensatz kann dabei helfen, Anomalien und Datenqualitätsprobleme zu finden. Anwendungen von Data Mining und maschinellem Lernen .

Medizin- und Gesundheitsbereich: Wird zur Krankheitsdiagnose, Arzneimittelforschung und -entwicklung, Gesundheitsüberwachung usw. verwendet.

Einzelhandels- und E-Commerce-Felder: werden für die Analyse des Benutzerverhaltens, Produktempfehlungen, Marketingstrategien usw. verwendet.

• Feld zur Verarbeitung natürlicher Sprache: Wird zur Textklassifizierung, Stimmungsanalyse, Spracherkennung usw. verwendet.
• Kurz gesagt, Data Science und maschinelles Lernen sind eine der wichtigsten Technologien in der heutigen Gesellschaft. Durch sie können wir nützliche Informationen aus Daten extrahieren, bessere Entscheidungen treffen und die Entwicklung und den Fortschritt der menschlichen Gesellschaft fördern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonFortgeschrittenes Python – Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!