Meilleures pratiques et sélection d'algorithmes pour la validation de la fiabilité des données et l'évaluation des modèles en Python

Comment effectuer les meilleures pratiques et la sélection d'algorithmes pour la vérification de la fiabilité des données et l'évaluation des modèles en Python

Introduction :
Dans le domaine de l'apprentissage automatique et de l'analyse des données, il est très important de vérifier la fiabilité des données et d'évaluer les performances du modèle Travail. En vérifiant la fiabilité des données, la qualité et l'exactitude des données peuvent être garanties, améliorant ainsi le pouvoir prédictif du modèle. L'évaluation des modèles nous aide à sélectionner les meilleurs modèles et à déterminer leurs performances. Cet article présentera les meilleures pratiques et les choix d'algorithmes pour la vérification de la fiabilité des données et l'évaluation des modèles en Python, et fournira des exemples de code spécifiques.

1. Meilleures pratiques pour la vérification de la fiabilité des données :

1. Nettoyage des données : il s'agit de la première étape de la vérification de la fiabilité des données. En traitant les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes, les valeurs en double et les valeurs incohérentes, vous pouvez améliorer la qualité et la précision des données.
2. Visualisation des données : l'utilisation de divers graphiques statistiques (tels que des histogrammes, des nuages ​​de points, des boîtes à moustaches, etc.) peut nous aider à mieux comprendre la distribution, les relations et les points anormaux des données, et à découvrir en temps opportun les problèmes potentiels dans les données. .
3. Sélection des fonctionnalités : le choix des fonctionnalités appropriées a un grand impact sur les performances du modèle. La sélection de fonctionnalités peut être effectuée à l'aide de méthodes telles que l'analyse de corrélation de fonctionnalités, l'analyse en composantes principales (PCA) et l'élimination récursive de fonctionnalités (RFE).
4. Validation croisée : en divisant l'ensemble de données en un ensemble d'entraînement et un ensemble de test, et en utilisant des méthodes de validation croisée (telles que la validation croisée k-fold) pour évaluer les performances du modèle, vous pouvez réduire la sur-validation. problèmes d'ajustement et de sous-ajustement du modèle.
5. Réglage du modèle : l'utilisation de méthodes telles que la recherche par grille, la recherche aléatoire et l'optimisation bayésienne pour ajuster les hyperparamètres du modèle peut améliorer les performances et la capacité de généralisation du modèle.

Exemple de code :

Nettoyage des données

df.drop_duplicates() # Supprimer les valeurs en double
df.dropna() # Supprimer les valeurs manquantes
df.drop_duplicates().reset_index(drop=True) # Supprimer dupliquer les valeurs et répéter Définir l'index

Visualisation des données

importer matplotlib.pyplot en tant que plt

plt.hist(df['column_name']) # Dessiner un histogramme
plt.scatter(df['x'], df ['y']) # Dessinez un nuage de points
plt.boxplot(df['column_name']) # Dessinez un boxplot

Sélection de fonctionnalités

à partir de sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif

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

selector = SelectKBest(f_classif, k=3) # Sélectionnez les k meilleures fonctionnalités
X_new = selector.fit_transform(X, y)

Validation croisée

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

X_train, X_train, y_train, cv=5) # Validation croisée 5 fois

print(scores.mean()) # Score moyen

Réglage du modèle

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

from sklearn.svm import SVC

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

grid_search = GridSearchCV(model, settings)

grid_search.fit(X_train, y_train)

print(grid_search.best_params_) # Paramètres optimaux
print(grid_search.best_score_) # Score optimal

2. Meilleures pratiques et sélection d'algorithmes pour l'évaluation du modèle :

Précision (Précision) : mesure les résultats de prédiction du modèle de classification et la similitude des résultats réels. L'exactitude du modèle peut être évaluée à l'aide de la matrice de confusion, de la précision, du rappel et du score F1.

Courbe AUC-ROC : mesure la capacité de classement du modèle de classification à prédire les résultats. La courbe ROC et l'indice AUC peuvent être utilisés pour évaluer les performances du modèle. Plus la valeur AUC est élevée, meilleures sont les performances du modèle.
1. Erreur quadratique moyenne (RMSE) et erreur absolue moyenne (MAE) : mesurez l'erreur entre les résultats prédits du modèle de régression et les résultats réels. Plus le RMSE est petit, meilleures sont les performances du modèle.
2. Coefficient Kappa : utilisé pour mesurer la cohérence et la précision du modèle de classification. La plage de valeurs du coefficient Kappa est [-1, 1]. Plus la valeur est proche de 1, meilleures sont les performances du modèle.
3. Exemple de code : 确From Sklearn.Metrics Import Accuration_Score
4. _Pred = Model.predict (x_test)

Accuracy_Score (y_teest, y_pred)

PRINT (précision) courbe uAUC-ROC

à partir de sklearn.metrics import roc_curve, auc

y_pred = model.predict_proba(X_test)[:, 1]

fpr, tpr, seuils = roc_curve(y_test, y_pred)

roc_auc = auc(fpr, tpr)
print(roc_auc)差 L'erreur racine moyenne et l'erreur absolue moyenne

De 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 (m se, mae)

Coefficient Kappa

de sklearn .metrics import cohen_kappa_score

y_pred = model.predict(X_test)

kappa = cohen_kappa_score(y_test, y_pred)

print(kappa)

Conclusion :
Cet article présente les meilleures pratiques et les choix d'algorithmes pour la vérification de la fiabilité des données et l'évaluation des modèles en Python. Grâce à la vérification de la fiabilité des données, la qualité et l’exactitude des données peuvent être améliorées. L'évaluation des modèles nous aide à sélectionner les meilleurs modèles et à déterminer leurs performances. Grâce aux exemples de code donnés dans cet article, les lecteurs peuvent rapidement démarrer et appliquer ces méthodes et algorithmes dans leur travail réel pour améliorer l'efficacité et l'efficience de l'analyse des données et de l'apprentissage automatique.

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