W nauce o danych, klasyfikacja pandas odnosi się do przypisywania etykiet klas punktom danych przy użyciu biblioteki Python pandas łącznie z algorytmami uczenia maszynowego. Popularne podejścia to:
- Drzewa decyzyjne: Rekurencyjne partycjonowanie przestrzeni cech, aż każdy podzbiór zawiera punkty tej samej klasy.
- Analiza dyskryminacyjna liniowa (LDA): Znajduje liniową kombinację cech najlepiej rozdzielającą klasy.
- Regresja logistyczna: Szacuje prawdopodobieństwo przynależności obserwacji do konkretnej klasy.
- Maszyny wektorów nośnych (SVM): Znajduje optymalną granicę między klasami z maksymalnym marginesem.
- k-Najbliższych Sąsiadów (k-NN): Klasyfikuje punkty na podstawie etykiet najbliższych sąsiadów.
- Naive Bayes: Oblicza prawdopodobieństwo a posteriori każdej klasy dla danych cech.
Proces zazwyczaj obejmuje przygotowanie danych, trenowanie modelu, ewaluację metrykami jak accuracy i F1-score, oraz predykcję na nowych danych. Klasyfikacja pandas stosowana jest w wykrywaniu oszustw, analizie sentymentu, diagnostyce medycznej i innych.