Python 資料分析的藝術：探索進階技巧與技術

資料預處理的最佳化

缺失值處理：

• #interpolate() 函數：使用內插法填入缺失值。
• KNNImputer() 模組：透過 K 最近鄰演算法估計缺失值。
• MICE 方法：透過多重插補建立多個資料集並組合結果。

異常值偵測與處理：

• IQR() 方法：辨識超出四分位數範圍的例外值。
• Isolat<strong class="keylink">io</strong>n Forest 演算法：孤立具有異常行為的資料點。
• DBSCAN 演算法：基於密度聚類偵測異常值。

特徵工程

特徵選擇：

• #SelectKBest 函數：根據卡方檢定或 ANOVA 統計量選擇最佳特徵。
• SelectFromModel 模組：使用機器學習模型（如決策樹）選擇特徵。
• L1 正規化：懲罰模型中特徵的權重，從而選擇最重要的特徵。

特徵變換：

• #標準化 和 歸一化：確保特徵在同一範圍內，提高模型效能。
• 主成分分析（PCA）：降低特徵維度，移除冗餘資訊。
• 局部線性嵌入（LLE）：保留局部結構的非線性降維技術。

機器學習模型的最佳化

#超參數調優：

• #GridSearchCV 函數：自動化地搜尋最佳超參陣列合。
• RandomizedSearchCV 模組：使用隨機搜尋演算法更有效地探索超參數空間。
• 貝葉斯<strong class="keylink">最佳化</strong>：使用機率模型指導超參數搜尋。

模型評估與選擇：

• #交叉驗證：將資料集拆分多個子集，以評估模型的泛化能力。
• ROC/AUC 曲線：評估分類模型的效能。
• PR 曲線：評估二元分類模型的精確度和召回率之間的權衡。

視覺化與互動性

互動式儀表板：

• #Plotly 和 Dash 函式庫：建立互動式圖表，讓使用者可以探索資料和調整模型。
• Streamlit 框架：建立快速、簡單的 WEB 應用程序，分享資料見解。

地理空間分析：

• #Geo<strong class="keylink">pandas</strong> 函式庫：處理地理空間數據，如形狀檔案和柵格資料。
• Folium 模組：建立帶有地圖的視覺化。
• OpenStreetMap 資料集：提供用於地理空間分析的免費和開放的資料。

進階技巧

機器學習管道：

• #將資料預處理、特徵工程和建模步驟組合成可重複使用的管道。
• 簡化工作流程，提高可重複性和可維護性。

並行處理：

• 利用 multiprocessing 和 joblib 函式庫進行資料密集型任務的平行處理。
• 縮短運行時間，提高大型資料集的處理效率。

雲端運算:

• 使用AWS、<strong class="keylink">GC</strong>P 或<strong class="keylink">Azure</strong> 等雲端平台進行大規模數據分析。
• 擴展運算資源，處理超大地資料集並加速分析過程。

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