W Panand modele klasyfikacji można konstruować przy użyciu różnych nadzorowanych algorytmów uczenia się, takich jak:
1. Drzewa decyzyjne: Klasyfikacja pandy z drzewami decyzyjnymi polega na budowaniu modelu decyzyjnego, który rekurencyjnie dzieli przestrzeń funkcyjną na mniejsze podzbiory, dopóki każdy podzbiór nie zawiera punktów danych należących do tej samej klasy.
2. Liniowa analiza dyskryminacyjna (LDA): LDA to metoda klasyfikacji, która znajduje liniową kombinację funkcji, która najlepiej oddziela różne klasy danych. Maksymalizuje stosunek wariancji między klasą do wariancji wewnątrz klasy, co czyni go przydatnym, gdy klasy mają odrębne struktury liniowe.
3. Regresja logistyczna: Regresja logistyczna jest szeroko stosowanym algorytmem klasyfikacji, który szacuje prawdopodobieństwo obserwacji należącej do określonej klasy. Konstruuje funkcję logistyczną, która modeluje związek między funkcjami a etykietami klas.
4. Maszyny wektorowe obsługi (SVM): SVM to potężna technika klasyfikacji, której celem jest znalezienie optymalnej granicy między różnymi klasami w przestrzeni cech. Konstruuje hiperplanowe planety, które oddzielają punkty danych różnych klas z maksymalnym marginesem.
5. k-nearest sąsiedzi (k-nn): K-NN klasyfikuje punkty danych na podstawie klasowych etykiet ich K najbardziej podobnych sąsiadów w przestrzeni cech. Klasa z reprezentacją większości wśród sąsiadów jest przypisana do nowego punktu danych.
6. naive bayes: Naive Bayes jest probabilistyczną metodą klasyfikacji, która zakłada niezależność warunkową między cechami, biorąc pod uwagę etykietę klasy. Oblicza prawdopodobieństwo tylne dla każdej klasy, biorąc pod uwagę funkcje wejściowe i przypisuje punkty danych do klasy o najwyższym prawdopodobieństwie.
Proces klasyfikacji panda obejmuje następujące kroki:
1. Przygotowanie danych: Pandy zapewnia obszerne możliwości manipulacji danymi do czyszczenia, przekształcania i przygotowywania danych do klasyfikacji. Może to obejmować obsługę brakujących wartości, usuwanie duplikatów wierszy, inżynierii cech i normalizacji danych.
2. Trening modelowy: Pandy mogą zintegrować się z różnymi bibliotekami uczenia maszynowego, takimi jak Scikit-Learn, w celu wydajnego szkolenia modeli klasyfikacji. Odpowiedni klasyfikator jest wybierany na podstawie charakteru problemu klasyfikacji i charakterystyk danych.
3. Ocena modelu: Po szkoleniu modelu klasyfikacji jego wydajność jest oceniana przy użyciu różnych wskaźników, takich jak dokładność, precyzja, wycofanie i wynik F1. Pomaga to ocenić zdolność modelu do prawidłowej klasyfikacji punktów danych.
4. Prognozy i interpretacja: Po przeszkoleniu i ocenie modelu może przewidzieć nowe, niewidoczne dane. Analizując prognozy i wydajność modelu, można uzyskać cenne spostrzeżenia w zakresie podejmowania decyzji i rozwiązywania problemów.
Klasyfikacja panda jest wszechstronnym i szeroko stosownym narzędziem do zadań, takich jak segmentacja klientów, analiza nastrojów, wykrywanie oszustw, ocena ryzyka kredytowego, diagnoza medyczna i inne. Umożliwia użytkownikom budowanie i wdrażanie solidnych modeli klasyfikacji w celu wyodrębnienia znaczących informacji i podejmowania świadomych decyzji z danych.