Best Practices und Algorithmenauswahl für die Datenzuverlässigkeitsvalidierung und Modellbewertung in Python

So führen Sie Best Practices und Algorithmenauswahl für die Überprüfung der Datenzuverlässigkeit und Modellbewertung in Python durch

Einführung:
Im Bereich des maschinellen Lernens und der Datenanalyse ist es sehr wichtig, die Zuverlässigkeit von Daten zu überprüfen und die Leistung zu bewerten des Modellwerks. Durch die Überprüfung der Zuverlässigkeit der Daten können Qualität und Genauigkeit der Daten garantiert und so die Vorhersagekraft des Modells verbessert werden. Die Modellbewertung hilft uns, die besten Modelle auszuwählen und ihre Leistung zu bestimmen. In diesem Artikel werden Best Practices und Algorithmusoptionen für die Überprüfung der Datenzuverlässigkeit und Modellbewertung in Python vorgestellt und spezifische Codebeispiele bereitgestellt.

1. Best Practices für die Überprüfung der Datenzuverlässigkeit:

1. Datenbereinigung: Dies ist der erste Schritt bei der Überprüfung der Datenzuverlässigkeit. Durch die Verarbeitung fehlender Werte, Ausreißer, doppelter Werte und inkonsistenter Werte können Sie die Datenqualität und -genauigkeit verbessern.
2. Datenvisualisierung: Die Verwendung verschiedener statistischer Diagramme (wie Histogramme, Streudiagramme, Boxplots usw.) kann uns helfen, die Verteilung, Beziehungen und abnormalen Punkte der Daten besser zu verstehen und potenzielle Probleme in den Daten rechtzeitig zu entdecken .
3. Funktionsauswahl: Die Auswahl geeigneter Funktionen hat großen Einfluss auf die Leistung des Modells. Die Merkmalsauswahl kann mithilfe von Methoden wie der Merkmalskorrelationsanalyse, der Hauptkomponentenanalyse (PCA) und der rekursiven Merkmalseliminierung (RFE) durchgeführt werden.
4. Kreuzvalidierung: Durch die Aufteilung des Datensatzes in einen Trainingssatz und einen Testsatz und die Verwendung von Kreuzvalidierungsmethoden (z. B. k-fache Kreuzvalidierung) zur Bewertung der Leistung des Modells können Sie die Über- Anpassungs- und Unteranpassungsprobleme des Modells.
5. Modelloptimierung: Die Verwendung von Methoden wie Rastersuche, Zufallssuche und Bayes'scher Optimierung zur Anpassung der Hyperparameter des Modells kann die Leistung und Generalisierungsfähigkeit des Modells verbessern.

Codebeispiel:

Datenbereinigung

df.drop_duplicates() # Doppelte Werte löschen
df.dropna() # Fehlende Werte löschen
df.drop_duplicates().reset_index(drop=True) # Löschen Werte duplizieren und wiederholen. Index festlegen. Datenvisualisierung. matplotlib.pyplot als plt importieren ['y']) # Zeichne ein Streudiagramm

plt.boxplot(df['column_name']) # Zeichne ein Boxplot

Feature-Auswahl

from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif

X = df.iloc[: , :-1]
y = df.iloc[:, -1]

selector = SelectKBest(f_classif, k=3) # Wählen Sie die k besten Features aus

X_new = selector.fit_transform(X, y)

Kreuzvalidierung

aus sklearn.model_selection import cross_val_score

aus sklearn.linear_model import LogisticRegression

X_train,

aus sklearn.model_selection import GridSearchCV

aus sklearn.svm import SVC

parameters = { 'kernel': ('linear', 'rbf'), 'C': [1, 10]}
model = SVC()

Grid_search = GridSearchCV(Modell, Parameter)

grid_search.fit(X_train, y_train)

print(grid_search.best_params_) # Optimale Parameter
print(grid_search.best_score_) # Optimale Punktzahl

2. Best Practices und Algorithmusauswahl für die Modellbewertung :

Genauigkeit (Accuracy): Misst die Vorhersageergebnisse des Klassifizierungsmodells und wie ähnlich die tatsächlichen Ergebnisse sind. Die Genauigkeit des Modells kann anhand der Verwirrungsmatrix, der Präzision, des Rückrufs und des F1-Scores bewertet werden.

AUC-ROC-Kurve: Misst die Ranking-Fähigkeit des Klassifizierungsmodells, Ergebnisse vorherzusagen. Die ROC-Kurve und der AUC-Index können zur Bewertung der Leistung des Modells verwendet werden. Je größer der AUC-Wert, desto besser die Leistung des Modells.

Root Mean Square Error (RMSE) und Mean Absolute Error (MAE): Messen Sie den Fehler zwischen den vorhergesagten Ergebnissen des Regressionsmodells und den wahren Ergebnissen. Je kleiner der RMSE, desto besser ist die Leistung des Modells.

Kappa-Koeffizient: Wird zur Messung der Konsistenz und Genauigkeit des Klassifizierungsmodells verwendet. Der Wertebereich des Kappa-Koeffizienten beträgt [-1, 1]. Je näher er an 1 liegt, desto besser ist die Leistung des Modells.

Codebeispiel: 确From Sklearn.Metrics Import Accuration_Score

_Pred = Model.predict (x_test)

Accuracy_Score (y_teest, y_pred)

PRINT (Genauigkeit) uAUC-ROC-Kurve

1. from sklearn.metrics import roc_curve, auc
2. y_pred = model.predict_proba(X_test)[:, 1]
fpr, tpr, limits = roc_curve(y_test, y_pred)
3. roc_auc = auc(fpr, tpr)
print(roc_auc)差 Der durchschnittliche Wurzelfehler und der durchschnittliche absolute Fehler
4. Von Sklearn.metrics Import Mean_Squared_error, Mean_ABSOLUTE_ERROR

_PRED = MODEL.PREDITT (X_TEST)

MEAN_SQUARED_ERROR EST, y_pred)

Mae = Mean_absolute_error (y_test, y_pred)

Print. (ms e, mae)

Kappa-Koeffizient

von sklearn .metrics import cohen_kappa_score

y_pred = model.predict(X_test)

kappa = cohen_kappa_score(y_test, y_pred)

print(kappa)

Fazit:
In diesem Artikel werden Best Practices und Algorithmusoptionen für die Überprüfung der Datenzuverlässigkeit und die Modellbewertung in Python vorgestellt. Durch die Überprüfung der Datenzuverlässigkeit können die Qualität und Genauigkeit der Daten verbessert werden. Die Modellbewertung kann uns dabei helfen, die besten Modelle auszuwählen und ihre Leistung zu bestimmen. Mithilfe der Codebeispiele in diesem Artikel können Leser schnell loslegen und diese Methoden und Algorithmen in der tatsächlichen Arbeit anwenden, um die Effektivität und Effizienz der Datenanalyse und des maschinellen Lernens zu verbessern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBest Practices und Algorithmenauswahl für die Datenzuverlässigkeitsvalidierung und Modellbewertung in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!