В PANDAs моделите за класификация могат да бъдат конструирани с помощта на различни надзорни алгоритми за обучение, като:например:
1. Дървета на решенията: Класификацията на Pandas с дървета на решения включва изграждане на модел за вземане на решения, който рекурсивно разделя пространството на характеристиките на по-малки подмножества, докато всяко подмножество не съдържа точки от данни, принадлежащи към един и същ клас.
2. Линеен дискриминантна анализ (LDA): LDA е метод за класификация, който намира линейна комбинация от функции, която най -добре разделя различни класове данни. Той увеличава максимално съотношението между дисперсията между класа към дисперсията в класа, което го прави полезен, когато класовете имат различни линейни структури.
3. Логистична регресия: Логистичната регресия е широко използван алгоритъм за класификация, който оценява вероятността от наблюдение, принадлежащо към конкретен клас. Той конструира логистична функция, която моделира връзката между функциите и етикетите на класа.
4. Поддръжка на векторни машини (SVM): SVM е мощна техника за класификация, която има за цел да намери оптималната граница между различните класове в пространството на характеристиките. Той конструира хиперплани, които отделят точки от данни от различни класове с максималния марж.
5. k-най-ниски съседи (K-nn): K-NN класифицира точки от данни въз основа на класовите етикети на техните K най-подобни съседи в функционалното пространство. Класът с представителство на мнозинството сред съседите е присвоен на новата точка от данни.
6. Наивни Байес: Naive Bayes е вероятностният метод за класификация, който предполага условна независимост между функции, предвид етикета на класа. Той изчислява задната вероятност на всеки клас, като се има предвид входните функции и присвоява точки от данни на класа с най -голяма вероятност.
Процесът на класификацията на PANDAS включва следните стъпки:
1. Подготовка на данни: Pandas предоставя обширни възможности за манипулиране на данни за почистване, трансформиране и подготовка на данни за класификация. Това може да включва обработка на липсващи стойности, премахване на дублиращи се редове, инженеринг на функции и нормализиране на данните.
2. Обучение на модела: Pandas могат да се интегрират с различни библиотеки за машинно обучение, като Scikit-Learn, за да тренират ефективно класификационните модели. Подходящият класификатор се избира въз основа на естеството на проблема с класификацията и характеристиките на данните.
3. Оценка на модела: След трениране на модела на класификация, неговата ефективност се оценява с помощта на различни показатели, като точност, прецизност, припомняне и F1-резултат. Това помага да се оцени способността на модела да класифицира правилно точките от данни.
4. прогнози и интерпретация: След като моделът е обучен и оценен, той може да направи прогнози за нови, невиждани данни. Чрез анализиране на прогнозите и ефективността на модела могат да бъдат получени ценни прозрения за вземане на решения и решаване на проблеми.
Класификацията на PANDAS е универсален и широко приложим инструмент за задачи като сегментиране на клиентите, анализ на настроенията, откриване на измами, оценка на кредитния риск, медицинска диагноза и други. Той дава възможност на потребителите да изграждат и внедряват стабилни модели за класификация, за да извличат смислена информация и да вземат информирани решения от данни.