В data science, класификацията с pandas се отнася до присвояване на етикети на класове към точки от данни, използвайки Python библиотеката pandas заедно с алгоритми за машинно обучение. Чести подходи включват:
- Решаващи дървета: Рекурсивно разделят пространството от признаци, докато всяко подмножество съдържа точки от един клас.
- Линеен дискриминантен анализ (LDA): Намира линеен комбинация от признаци, която най-добре разделя класовете.
- Логистична регресия: Оценява вероятността дадена наблюдение да принадлежи на конкретен клас.
- Векторни машини (SVM): Намира оптималната граница между класове с максимална маржа.
- k-най-близки съседи (k-NN): Класифицира точки на база етикетите на техните най-близки съседи.
- Наивен Байес: Изчислява апостериорната вероятност на всеки клас при дадени входни признаци.
Процесът общо взето включва подготовка на данни, обучение на модел, оценка с метрики като точност и F1-score, и предсказване на нови данни. Класификацията с pandas се използва при откриване на фрод, анализ на настроения, медицинска диагностика и др.