Python의 데이터 신뢰성 검증 및 모델 평가를 위한 모범 사례 및 알고리즘 선택

Python에서 데이터 신뢰성 검증 및 모델 평가를 위한 모범 사례 및 알고리즘 선택을 수행하는 방법

소개:
기계 학습 및 데이터 분석 분야에서는 데이터의 신뢰성을 검증하고 성능을 평가하는 것이 매우 중요합니다. 모델 작업의. 데이터의 신뢰성을 검증함으로써 데이터의 품질과 정확성을 보장할 수 있어 모델의 예측력이 향상됩니다. 모델 평가는 최상의 모델을 선택하고 성능을 결정하는 데 도움이 됩니다. 이 기사에서는 Python의 데이터 신뢰성 검증 및 모델 평가를 위한 모범 사례와 알고리즘 선택을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.

1. 데이터 신뢰성 검증 모범 사례:

1. 데이터 클리닝: 이는 데이터 신뢰성 검증의 첫 번째 단계입니다. 누락된 값, 이상치, 중복 값, 불일치 값을 처리하여 데이터 품질과 정확성을 향상시킬 수 있습니다.
2. 데이터 시각화: 다양한 통계 차트(예: 히스토그램, 산점도, 상자 그림 등)를 사용하면 데이터의 분포, 관계 및 이상 지점을 더 잘 이해하고 데이터의 잠재적인 문제를 적시에 발견하는 데 도움이 됩니다. .
3. 특성 선택: 적절한 특성을 선택하면 모델 성능에 큰 영향을 미칩니다. 특징 선택은 특징 상관 분석, 주성분 분석(PCA), 재귀 특징 제거(RFE)와 같은 방법을 사용하여 수행할 수 있습니다.
4. 교차 검증: 데이터 세트를 훈련 세트와 테스트 세트로 나누고 교차 검증 방법(예: k-겹 교차 검증)을 사용하여 모델의 성능을 평가함으로써 과잉 검증을 줄일 수 있습니다. 모델의 피팅 문제와 과소 피팅 문제.
5. 모델 튜닝: 그리드 검색, 무작위 검색, 베이지안 최적화 등의 방법을 사용하여 모델의 하이퍼파라미터를 조정하면 모델의 성능과 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다.

코드 예:

데이터 정리

df.drop_duplicates() # 중복 값 삭제 ​​
df.dropna() # 누락된 값 삭제 ​​
df.drop_duplicates().reset_index(drop=True) # 삭제 값을 중복하고 반복합니다. 인덱스 설정

데이터 시각화

import matplotlib.pyplot as plt

plt.hist(df['column_name']) # 히스토그램 그리기
plt.scatter(df['x'], df ['y']) # 산점도 그리기
plt.boxplot(df['column_name']) # 상자 그림 그리기

Feature Selection

from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif

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

selector = SelectKBest(f_classif, k=3) # k개의 최상의 기능을 선택합니다
X_new = selector.fit_transform(X, y)

교차 검증

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

X_train, X_train, y_train, cv=5) # 5겹 교차 검증

print(scores.mean()) # 평균 점수

모델 튜닝

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

from sklearn.svm import SVC

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

Grid_search = GridSearchCV(model,parameter)

grid_search.fit(X_train, y_train)

print(grid_search.best_params_) # 최적 매개변수
print(grid_search.best_score_) # 최적 점수

2. 모델 평가를 위한 모범 사례 및 알고리즘 선택 :

Accuracy(정확도): 분류 모델의 예측 결과와 실제 결과가 얼마나 유사한지를 측정합니다. 모델의 정확도는 혼동행렬, 정밀도, 재현율, F1 점수를 사용하여 평가할 수 있습니다.

AUC-ROC 곡선: 분류 모델의 순위 지정 능력을 측정하여 결과를 예측합니다. ROC 곡선과 AUC 지수를 사용하여 모델의 성능을 평가할 수 있습니다. AUC 값이 클수록 모델의 성능이 좋아집니다.
1. RMSE(평균 제곱 오차) 및 MAE(평균 절대 오차): 회귀 모델의 예측 결과와 실제 결과 사이의 오차를 측정합니다. RMSE가 작을수록 모델 성능이 좋아집니다.
2. Kappa 계수: 분류 모델의 일관성과 정확성을 측정하는 데 사용됩니다. Kappa 계수의 값 범위는 [-1, 1]입니다. 1에 가까울수록 모델 성능이 좋습니다. Code 예제 : sklearn.metrics import Accuration actrics_pred = model.predict (x_test)
3. accuracy_score (y_teest, y_pred)
accuracy_score (y_teest, y_pred) sklearn.metrics roc_curve, auc
4. 의 uauc-roc curve

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

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

roc_auc = auc(fpr, tpr)

print(roc_auc)差 평균 루트 오류 및 평균 절대 오류

Sklearn.metrics에서 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)

인쇄(mse, mae)

Kappa 계수

from sklearn .metrics import cohen_kappa_score

y_pred = model.predict(X_test)
kappa = cohen_kappa_score(y_test, y_pred)

print(kappa)

결론:
이 기사에서는 Python의 데이터 신뢰성 검증 및 모델 평가를 위한 모범 사례와 알고리즘 선택을 소개합니다. 데이터 신뢰성 검증을 통해 데이터의 품질과 정확성을 향상시킬 수 있습니다. 모델 평가는 최상의 모델을 선택하고 성능을 결정하는 데 도움이 됩니다. 이 기사에 제공된 코드 예제를 통해 독자는 이러한 방법과 알고리즘을 빠르게 시작하고 실제 작업에 적용하여 데이터 분석 및 기계 학습의 효과와 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

위 내용은 Python의 데이터 신뢰성 검증 및 모델 평가를 위한 모범 사례 및 알고리즘 선택의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!