Die Kunst der Datenanalyse mit Python: Erkunden fortgeschrittener Tipps und Techniken

Optimierung der Datenvorverarbeitung

Behandlung fehlender Werte:

• interpolate() Funktion: Verwenden Sie die Interpolationsmethode, um fehlende Werte zu füllen.
• KNNImputer() Modul: Schätzen Sie fehlende Werte mithilfe des Algorithmus „K nächster Nachbar“.
• Methode: Erstellen Sie mehrere Datensätze über mehrere Imputationen und kombinieren Sie die Ergebnisse. MICE

Ausreißererkennung und -verarbeitung:

• Methode: Identifizieren Sie Ausreißer außerhalb des Interquartilbereichs. IQR()
Isolat<li>io<code>Isolat<strong class="keylink">io</strong>n Forestn Forest-Algorithmus: Isolieren Sie Datenpunkte mit abnormalem Verhalten.
• DBSCAN Algorithmus: Erkennen Sie Ausreißer basierend auf Dichte-Clustering.

Feature Engineering

Funktionsauswahl:

• SelectKBest Funktion: Wählen Sie die besten Merkmale basierend auf dem Chi-Quadrat-Test oder der ANOVA-Statistik aus.
• SelectFromModel Modul: Verwenden Sie Modelle des maschinellen Lernens (z. B. Entscheidungsbäume), um Funktionen auszuwählen.
• : Bestrafen Sie die Gewichtung der Features im Modell, um die wichtigsten Features auszuwählen. L1 正则化

Feature-Transformation:

• : Stellen Sie sicher, dass die Funktionen im gleichen Bereich liegen, und verbessern Sie die Modellleistung. 标准化 和 归一化
• : Reduzieren Sie die Feature-Dimension und entfernen Sie redundante Informationen. 主成分分析（PCA）
• : Nichtlineare Dimensionsreduktionstechnik, die die lokale Struktur bewahrt. 局部线性嵌入（LLE）

Optimierung maschineller Lernmodelle

Hyperparameter-Tuning:

• Funktion: GridSearchCVAutomatisch Suche nach der besten Hyperparameter-Array-Kombination. Modul: Verwenden Sie stochastische Suchalgorithmen, um den Hyperparameterraum effizienter zu erkunden.
• Bayesianische <code>RandomizedSearchCVOptimierung
: Verwenden Sie probabilistische Modelle, um die Suche nach Hyperparametern zu steuern.
• 贝叶斯<strong class="keylink">优化</strong>

: Teilen Sie den Datensatz in mehrere Teilmengen auf, um die Generalisierungsfähigkeit des Modells zu bewerten.
• 交叉验证
: Bewerten Sie die Leistung von Klassifizierungsmodellen.
• ROC/AUC 曲线
: Bewerten Sie den Kompromiss zwischen Präzision und Rückruf binärer Klassifizierungsmodelle.
• PR 曲线

Bibliothek: Erstellen Sie interaktive Diagramme, mit denen Benutzer Daten erkunden und Modelle optimieren können.
• Plotly 和 Dash
• FrameworkStreamlit: Erstellen Sie schnelle und einfache WEB-Anwendungen, um Dateneinblicke auszutauschen.

Erweiterte Tipps

Pipeline für maschinelles Lernen:

Kombinieren Sie Datenvorverarbeitung, Feature-Engineering und Modellierungsschritte in wiederverwendbaren Pipelines.
Vereinfachen Sie den Arbeitsablauf, verbessern Sie die Wiederholbarkeit und Wartbarkeit.

Parallele Verarbeitung:

Nutzen Sie die
• -Bibliothek zur parallelen Verarbeitung datenintensiver Aufgaben. multiprocessing 和 joblib
Verkürzen Sie die Laufzeit und verbessern Sie die Verarbeitungseffizienz großer Datensätze.

Cloud Computing:

Verwenden Sie Cloud-Plattformen wie AWS, <li>GC<code>AWS、<strong class="keylink">GC</strong>P 或 <strong class="keylink">Azure</strong>P oder <strong class="keylink">Azure</strong> für groß angelegte Datenanalysen
• .

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