Основные шаги, используемые для построения модели, одинаковы для всех методов моделирования. Создание высококачественных прогностических моделей требует много времени из-за процесса настройки при поиске оптимальных параметров модели и часто требуется для повторного использования моделей в будущем. Важно следовать стандартным методологиям и лучшим отраслевым практикам.

Ниже приведены некоторые общие этапы процесса прогнозного моделирования.

1. Извлечение данных

2. Очистка данных

3. Визуализация данных

4. Разработка функций

5. Модель 1 Здание

6. Оценка модели

7. Развертывание модели

Ландшафт науки о данных быстро меняется, и количество инструментов, используемых для извлечения ценности из науки о данных, также растет. Машинное обучение является одним из важных элементов, используемых для получения максимальной отдачи от данных. С Python в качестве инструмента обработки данных изучение основ машинного обучения становится простым и эффективным. Он стал наиболее предпочтительным инструментом машинного обучения, поскольку позволяет соискателям легко «заниматься математикой». Назовите любую математическую функцию, и у вас есть пакет Python, отвечающий требованиям.

В этой статье мы рассмотрим наиболее часто используемые библиотеки Python для разных этапов моделирования.

Извлечение данных:

Извлечение или сбор данных — очень важный навык для Data Scientist. Вот полезные библиотеки Python, которые помогают извлекать и собирать данные.

Beautiful Soap. BeautifulSoap — это популярная библиотека для сканирования веб-страниц и извлечения данных. Это парсер HTML и XML, который создает деревья синтаксического анализа для проанализированных страниц для извлечения данных из веб-страниц. Процесс извлечения данных с веб-страниц называется веб-скрапинг.

Scrapy:Scrapy — еще одна мощная библиотека для веб-сканирования, она может извлекать структурированные данные из Интернета. Разработчики используют его для сбора данных из API.

Очистка данных:

Pandas:Pandas расшифровывается как библиотека анализа данных Python. Это пакет с открытым исходным кодом, помогающий работать с «помеченными» и «реляционными» данными. Он основан на двух основных структурах данных:

а. Series — Одномерный список похожих

б. Фрейм данных — двумерная таблица

Pandas может принимать данные в формате .csv, файл .tsv может преобразовывать их в объекты Python, называемые фреймом данных, со строками и столбцами. Вот список того, чего можно достичь с помощью библиотеки Pandas.

- Индексирование, манипулирование, переименование, сортировка, объединение фреймов данных.

- Обновление, добавление, удаление столбцов из фрейма данных.

  • Обработка пропущенных значений.

Numpy: основная цель библиотеки NumPy — обработка массивов. Он поддерживает большие многомерные массивы и матрицы. Вот список того, чего можно достичь с помощью библиотеки NumPy.

- Операции с массивами, такие как добавление, умножение, нарезка, сглаживание, изменение формы, индексирование массивов.

  • Работа с датой и временем или линейной алгеброй.

SciPy:SciPy отлично подходит для всех проектов научного программирования. Он содержит библиотеки для эффективных математических процедур, таких как линейная алгебра, интерполяция, интегрирование, исчисление, обыкновенное дифференциальное уравнение, статистика и оптимизация. SciPy основан на NumPy и его массиве.

PyOD.PyOD — это комплексный и масштабируемый набор инструментов для обнаружения выбросов в данных. Выброс — это точка данных, которая удалена от других подобных точек данных в данном наборе данных.

Визуализация данных

Mathplotlib:Mathplotlib — это стандартная библиотека обработки данных для создания двумерных диаграмм и графиков. Он предоставляет объектно-ориентированный API для встраивания графиков в приложения. Это также облегчает метки, сетки, легенды и многие другие объекты форматирования. Ниже перечислены различные типы графиков, которые поддерживает библиотека Mathplotlib.

- Линейный сюжет

- График разброса

- Площадь участка

- Гистограммы

- Гистограммы

- Круговые диаграммы

- Стеблевой участок

- Контур участка

- Колчан сюжет

  • Спектрограмма

Seaborn:Seaborn — это расширение Mathplotlib с расширенными функциями, менее сложным и меньшим синтаксисом. Давайте разберемся, в каком сценарии мы можем использовать библиотеку Seaborn.

- Определить корреляцию

- Одномерные и двумерные распределения переменных

- Постройте модели линейной регрессии для зависимых переменных

  • Совместные сюжеты, временные ряды, скрипичные диаграммы.

Боке.Боке можно использовать для создания интерактивных графиков, информационных панелей и приложений данных, предназначенных для современных веб-браузеров для презентаций. Он полностью зависит от Mathplotlib.

Построение модели, оценка модели и проектирование признаков:

Scikit-learn:Scikit-learn — это мастер создания моделей. Он построен с использованием NumPy, SciPy и Mathplotlib. Специалисты по данным используют его для решения стандартных задач машинного обучения, таких как кластеризация, регрессия, кластеризация, выбор модели, уменьшение размерности.

Tensorflow.Tensorflow — это популярная библиотека глубокого обучения, которая помогает создавать и обучать различные модели. Он разработан компанией Google. Это помогает в решении таких задач, как идентификация объектов, распознавание речи. А также помогает в работе с искусственной нейронной сетью, которая должна обрабатывать несколько наборов данных.

- Распознавание голоса

- Анализ настроений

- Текстовые приложения

- Распознавание лиц/изображений

  • Обнаружение видео

Statsmodel: он обеспечивает простые вычисления для описательной статистики и оценки, вывод для статистической модели.

Развертывание модели:

Фласк: после того, как мы приложили много усилий, чтобы построить модель с хорошей точностью. Следующим шагом является развертывание модели. Flask — это веб-фреймворк, используемый для развертывания моделей обработки данных. Он состоит из двух компонентов Werkzeug — служебной библиотеки и Jinja — механизма шаблонов.

Django: это высокоуровневая веб-инфраструктура, представляющая собой мощный и гибкий набор инструментов для разработки веб-API для развертывания модели машинного обучения.

Счастливого обучения!!

Спасибо, Павитра Джаяшанкар.