So führen Sie eine Überprüfung der Datenzuverlässigkeit und eine Modellbewertung in Python durch

So führen Sie die Überprüfung der Datenzuverlässigkeit und Modellbewertung in Python durch

Die Überprüfung der Datenzuverlässigkeit und Modellbewertung ist ein sehr wichtiger Schritt bei der Verwendung von Modellen für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft. In diesem Artikel wird die Verwendung von Python zur Überprüfung der Datenzuverlässigkeit und Modellbewertung vorgestellt und spezifische Codebeispiele bereitgestellt.

Datenzuverlässigkeitsvalidierung
Datenzuverlässigkeitsvalidierung bezieht sich auf die Überprüfung der Daten, die zur Bestimmung ihrer Qualität und Zuverlässigkeit verwendet werden. Hier sind einige häufig verwendete Methoden zur Überprüfung der Datenzuverlässigkeit:

1. Prüfung fehlender Werte
   Fehlende Werte beziehen sich auf Situationen, in denen bestimmte Felder oder Merkmale in den Daten leer sind oder fehlen. Um zu überprüfen, ob in den Daten Werte fehlen, können Sie die Funktion isnull() oder isna() in der Pandas-Bibliothek verwenden. Der Beispielcode lautet wie folgt:

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 检查缺失值
missing_values = data.isnull().sum()
print(missing_values)

2. Ausreißererkennung
   Ausreißer sind Situationen, in denen ungewöhnliche Beziehungen oder Extremwerte in den Daten vorliegen. Ausreißer können mithilfe von Methoden wie Boxplots, Streudiagrammen oder Z-Score erkannt werden. Das Folgende ist ein Beispielcode für die Ausreißererkennung mithilfe von Boxplot:

import seaborn as sns

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 绘制箱线图
sns.boxplot(x='feature', data=data)

3. Datenverteilungsprüfung
   Datenverteilung bezieht sich auf die Verteilung von Daten auf verschiedene Features. Die Datenverteilung kann mit Methoden wie Histogrammen und Dichtediagrammen untersucht werden. Im Folgenden finden Sie einen Beispielcode zum Zeichnen eines Datenverteilungsdiagramms mithilfe der Funktion distplot() in der Seaborn-Bibliothek:

import seaborn as sns

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 绘制数据分布图
sns.distplot(data['feature'], kde=False)

Modellbewertung
Modellbewertung ist die Bewertung und der Vergleich der Leistung von Modellen für maschinelles Lernen oder Datenwissenschaft bei deren Verwendung Verfahren. Im Folgenden sind einige häufig verwendete Modellbewertungsindikatoren aufgeführt:

1. Genauigkeit (Genauigkeit)
   Genauigkeit bezieht sich auf den Anteil korrekt vorhergesagter Stichproben an den vom Modell vorhergesagten Ergebnissen. Die Genauigkeit kann mit der Funktion precision_score() in der Scikit-learn-Bibliothek berechnet werden. Der Beispielcode lautet wie folgt:

from sklearn.metrics import accuracy_score

# 真实标签
y_true = [0, 1, 1, 0, 1]

# 预测标签
y_pred = [0, 1, 0, 0, 1]

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
print(accuracy)

2. Präzision und Rückruf
   Präzision bezieht sich auf den Anteil der vom Modell als positiv vorhergesagten Proben, die tatsächlich positiv sind, und Rückruf bezieht sich auf den Anteil der vom Modell vorhergesagten tatsächlich positiven Proben Modell Der Anteil positiver Vorhersagen. Präzision und Rückruf können jeweils mit den Funktionen precision_score() und Recall_score() in der Scikit-learn-Bibliothek berechnet werden. Der Beispielcode lautet wie folgt:

from sklearn.metrics import precision_score, recall_score

# 真实标签
y_true = [0, 1, 1, 0, 1]

# 预测标签
y_pred = [0, 1, 0, 0, 1]

# 计算精确率
precision = precision_score(y_true, y_pred)

# 计算召回率
recall = recall_score(y_true, y_pred)

print(precision, recall)

3. F1-Score (F1-Score)
   F1-Score ist der gewichtete harmonische Durchschnitt von Präzision und Rückruf, der die Leistung von Präzision und Rückruf umfassend berücksichtigen kann. Der F1-Score kann mit der Funktion f1_score() in der Scikit-learn-Bibliothek berechnet werden. Der Beispielcode lautet wie folgt:

from sklearn.metrics import f1_score

# 真实标签
y_true = [0, 1, 1, 0, 1]

# 预测标签
y_pred = [0, 1, 0, 0, 1]

# 计算F1分数
f1 = f1_score(y_true, y_pred)
print(f1)

Zusammenfassend stellt dieser Artikel die Verwendung von Python zur Überprüfung der Datenzuverlässigkeit und Modellbewertung vor und bietet spezifische Codebeispiele. Durch die Überprüfung der Datenzuverlässigkeit und Modellbewertung können wir die Zuverlässigkeit der Datenqualität und Modellleistung sicherstellen und die Anwendungseffekte von maschinellem Lernen und Datenwissenschaft verbessern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo führen Sie eine Überprüfung der Datenzuverlässigkeit und eine Modellbewertung in Python durch. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!