Cara melaksanakan pengesahan kebolehpercayaan data dan penilaian model dalam Python

Cara melakukan pengesahan kebolehpercayaan data dan penilaian model dalam Python

Pengesahan kebolehpercayaan data dan penilaian model dilakukan menggunakan pembelajaran mesin dan data Pemodelan saintifik merupakan satu langkah yang sangat penting. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Python untuk pengesahan kebolehpercayaan data dan penilaian model serta memberikan contoh kod khusus.

Pengesahan Kebolehpercayaan Data
Pengesahan kebolehpercayaan data merujuk kepada pengesahan data yang digunakan untuk menentukan kualiti dan kebolehpercayaannya. Berikut ialah beberapa kaedah pengesahan kebolehpercayaan data yang biasa digunakan:

1. Semakan Nilai Hilang
   Nilai hilang merujuk kepada situasi di mana beberapa medan atau ciri dalam data kosong atau tiada . Untuk menyemak sama ada terdapat nilai yang hilang dalam data, anda boleh menggunakan fungsi isnull() atau isna() dalam pustaka Pandas. Kod sampel adalah seperti berikut:

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. Outlier Detection
   Outlier merujuk kepada situasi dengan hubungan luar biasa atau nilai ekstrem dalam data. Outlier boleh dikesan menggunakan kaedah seperti plot kotak, plot serakan, atau skor Z. Berikut ialah kod sampel untuk pengesanan outlier menggunakan 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. Semakan pengedaran data
   Pengagihan data merujuk kepada pengagihan data pada pelbagai ciri. Pengagihan data boleh diperiksa menggunakan kaedah seperti histogram dan plot ketumpatan. Berikut ialah contoh kod untuk memplot plot pengedaran data menggunakan fungsi distplot() dalam perpustakaan Seaborn: Proses menilai dan membandingkan prestasi model sains data. Berikut ialah beberapa penunjuk penilaian model yang biasa digunakan:

Ketepatan (Ketepatan)
Ketepatan merujuk kepada perkadaran sampel yang diramalkan dengan betul dalam keputusan yang diramalkan oleh model. Ketepatan boleh dikira menggunakan fungsi accuracy_score() dalam perpustakaan Scikit-learn. Kod sampel adalah seperti berikut:

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)

1. 
   Precision and Recall
Precision merujuk kepada positif sebenar antara sampel yang diramalkan oleh model sebagai positif Kadar ingatan semula merujuk kepada perkadaran sampel yang benar-benar positif yang diramalkan positif oleh model. Ketepatan dan ingat semula boleh dikira masing-masing menggunakan fungsi precision_score() dan recall_score() dalam perpustakaan Scikit-learn. Kod sampel adalah seperti berikut:

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. 
   Skor F1 (Skor F1)
Skor F1 ialah min harmonik berwajaran bagi ketepatan dan ingatan semula, yang boleh mengambil masa ketepatan dalam kadar pertimbangan dan prestasi ingat semula. Skor F1 boleh dikira menggunakan fungsi f1_score() dalam perpustakaan Scikit-learn. Kod sampel adalah seperti berikut:

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. Ringkasnya, artikel ini memperkenalkan cara menggunakan Python untuk pengesahan kebolehpercayaan data dan penilaian model, serta menyediakan contoh kod khusus. Dengan menjalankan pengesahan kebolehpercayaan data dan penilaian model, kami boleh memastikan kebolehpercayaan kualiti data dan prestasi model, dan meningkatkan kesan aplikasi pembelajaran mesin dan sains data.
   

Atas ialah kandungan terperinci Cara melaksanakan pengesahan kebolehpercayaan data dan penilaian model dalam Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!