A pandákban az osztályozási modelleket különféle felügyelt tanulási algoritmusok felhasználásával lehet felépíteni, például:
1. döntési fák: A Pandas besorolása a döntésfákkal magában foglalja egy olyan döntéshozatali modell felépítését, amely rekurzív módon osztja meg a funkcióhelyet kisebb részhalmazokra, amíg az egyes részhalmazok nem tartalmaznak ugyanabba az osztályba tartozó adatpontokat.
2. Az LDA egy olyan osztályozási módszer, amely olyan funkciók lineáris kombinációját találja meg, amelyek a legjobban elválasztják a különböző adatok osztályait. Ez maximalizálja az osztályok közötti variancia és az osztályon belüli variancia arányát, így hasznos, ha az osztályok megkülönböztetett lineáris struktúrákkal rendelkeznek.
3. Logisztikus regresszió: A logisztikus regresszió egy széles körben alkalmazott osztályozási algoritmus, amely becsüli meg egy adott osztályhoz tartozó megfigyelés valószínűségét. Olyan logisztikai funkciót épít fel, amely modellezi a funkciók és az osztálycímkék közötti kapcsolatot.
4. Támogató vektorgépek (SVM): Az SVM egy hatékony osztályozási technika, amelynek célja az optimális határ megtalálása a különböző osztályok között a szolgáltatás térben. Olyan hiperplaneket épít fel, amelyek elválasztják a különböző osztályok adatpontjait a maximális margóval.
5. A K-NN osztályozza az adatpontokat K-jük osztálycímkéi alapján, a legmegfelelőbb szomszédaikban. Az új adatponthoz a többségi képviseletet képviselő osztály hozzárendelhető.
6. Naiv Bayes: A Naiv Bayes egy valószínűségi osztályozási módszer, amely feltételezi a feltételes függetlenséget a jellemzők között, az osztálycímke alapján. Kiszámítja az egyes osztályok hátsó valószínűségét, figyelembe véve a bemeneti tulajdonságokat, és az adatpontokat a legnagyobb valószínűséggel rendelkező osztályhoz rendeli.
A Pandas osztályozás folyamata a következő lépéseket foglalja magában:
1. Adatok előkészítése: A Pandas kiterjedt adatkezelési képességeket biztosít az adatok tisztításához, átalakításához és előkészítéséhez az osztályozáshoz. Ez magában foglalhatja a hiányzó értékek kezelését, a párhuzamos sorok eltávolítását, a szolgáltatásmérnöki és az adatok normalizálását.
2. Modellképzés: A Pandas integrálódhat a különféle gépi tanulási könyvtárakba, például a Scikit-Learn-ba, hogy hatékonyan képezze az osztályozási modelleket. A megfelelő osztályozót az osztályozási probléma jellege és az adatok jellemzői alapján választják meg.
3. Modellértékelés: Az osztályozási modell képzését követően teljesítményét különféle mutatókkal, például pontossággal, pontossággal, visszahívással és F1-pontszámmal értékeljük. Ez segít felmérni a modell azon képességét, hogy helyesen osztályozza az adatpontokat.
4. Miután a modellt kiképezték és kiértékelték, előrejelzéseket készíthet az új, láthatatlan adatokkal kapcsolatban. Az előrejelzések és a modell teljesítményének elemzésével értékes betekintést lehet nyerni a döntéshozatalhoz és a problémamegoldáshoz.
A Pandas osztályozás sokoldalú és széles körben alkalmazható eszköz olyan feladatokhoz, mint például az ügyfelek szegmentálása, érzelmek elemzése, csalások észlelése, hitelkockázat -felmérés, orvosi diagnózis és még sok más. Ez lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy robusztus osztályozási modelleket készítsenek és telepítsenek az értelmes információk kinyeréséhez és az adatok megalapozott döntéseinek meghozatalához.