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.