Az adat tudományban a pandas osztályozás az adatspontok osztálycímkézésére utal a Python pandas könyvtár és gépi tanulási algoritmusok használatával. Gyakori megközelítések:
- Döntési fák: Rekurzívan partícionálják a jellemző-teret, amíg minden részhalmaz ugyanazon osztályú adatpontokat nem tartalmaz.
- Lineáris diszkrimináns analízis (LDA): Lineáris kombinációt keres a jellegekből, ami a legjobb elválasztást adja az osztályok között.
- Logisztikus regresszió: Becsüli egy megfigyelés adott osztályhoz való tartozásának valószínűségét.
- Támogatási vektor gépek (SVM): Megkeresi az optimális határt az osztályok között a maximális margóval.
- k-Legközelebbi szomszéd (k-NN): Osztályozza az adatspontokat a legközelebbi szomszédaik osztálycímkéi alapján.
- Naive Bayes: Kiszámítja a posterior valószínűséget minden osztályra az input jellegek alapján.
A folyamat általában adat-előkészítést, modell-tanítást, pontosság és F1-score metrikákkal történő értékelést, valamint új adatokra való predikciót foglal magában. A pandas osztályozást csalások detektálásához, hangulatelemzéshez, orvosi diagnosztizáláshoz és többre használják.