高度な Python - データサイエンスと機械学習-AI-php.cn

高度な Python - データサイエンスと機械学習

データサイエンスと機械学習の概要

データサイエンスは、さまざまな形のデータ分析を通じて洞察を得る学問です。これには、有用な結論を引き出すために、複数のソースからデータを収集し、データをクリーニングし、分析し、データを視覚化することが含まれます。データサイエンスの目的は、傾向をより深く理解し、将来を予測し、より適切な意思決定を行うために、データを有用な情報に変換することです。

機械学習は、アルゴリズムと統計モデルを使用してデータからパターンを自動的に学習し、予測を行うデータサイエンスの一分野です。機械学習の目標は、これまで見たことのないデータに基づいて正確な予測を行えるモデルを構築することです。機械学習では、データをトレーニングセットとテストセットに分割してトレーニングセットデータを使用してモデルを学習し、テストセットデータを使用してモデルの精度を評価します。

一般的なデータサイエンスライブラリの使用

Python には、データサイエンスタスクに使用できる人気のあるライブラリがいくつかあります。これらのライブラリには、NumPy、Pandas、Matplotlib が含まれます。

NumPy は数値計算用の Python ライブラリです。これには、大規模なデータセットの保存と処理に使用できる強力な配列オブジェクトが含まれています。 NumPy の関数はベクトル化された演算を迅速に実行できるため、コードのパフォーマンスが向上します。

Pandas は、構造化データを操作するためのデータ構造と関数を提供するデータ分析ライブラリです。 Pandas の主なデータ構造は Series と DataFrame です。 Series は Python の辞書に似た 1 次元のラベル付き配列であり、DataFrame は SQL テーブルや Excel スプレッドシートに似た 2 次元のラベル付きデータ構造です。

Matplotlib は、データ視覚化のための Python ライブラリです。折れ線グラフ、散布図、ヒストグラム、棒グラフなど、さまざまなタイプのグラフを作成するために使用できます。

これらのライブラリのサンプルコードをいくつか示します:

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()

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一般的な機械学習ライブラリの使用方法

Python では、機械学習用のライブラリは数多くありますが、その中で最も人気のあるのは Scikit-Learn です。 Scikit-Learn は、さまざまな分類、回帰、クラスタリングのアルゴリズムを含む、使いやすい Python 機械学習ライブラリです。

以下は Scikit-Learn のサンプルコードです:

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()

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上記のサンプルコードでは、最初に Scikit-Learn ライブラリを読み込みます。データセット内の虹彩データセットは、トレーニングセットとテストセットに分割されます。次に、ロジスティック回帰モデルを作成し、トレーニングセットデータを使用してトレーニングしました。次に、テストセットで予測を行い、モデルの精度を計算しました。最後に、Matplotlib ライブラリを使用して、虹彩データセットの散布図を描画しました。ここでは、異なる色の点が異なるカテゴリを表します。

データサイエンスと機械学習の基本概念

データサイエンスは、データ処理、統計、機械学習、データ視覚化などの分野をカバーする包括的な学問です。データサイエンスの中核的なタスクは、人々がより適切な意思決定を行えるように、データから有用な情報を抽出することです。

機械学習はデータサイエンスの重要な分野であり、コンピューターがパターンを学習し、データから予測を行う方法です。機械学習は、教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習の 3 つのタイプに分類できます。

教師あり学習では、ラベル付きトレーニングデータを提供する必要があります。コンピューターはこれらのデータを通じて入力と出力の間のマッピング関係を学習し、学習したモデルを使用して未知のデータを予測します。予測。一般的な教師あり学習アルゴリズムには、線形回帰、ロジスティック回帰、デシジョンツリー、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークなどが含まれます。

教師なし学習では、ラベルのないデータのみが提供され、コンピューターはそのデータ内のパターンと構造を独自に発見する必要があります。一般的な教師なし学習アルゴリズムには、クラスタリング、次元削減、異常検出などが含まれます。

半教師あり学習は、教師あり学習と教師なし学習の中間の手法であり、学習にはラベル付きデータを使用し、モデル構築にはラベルなしデータを使用します。