Amalan terbaik dan pemilihan algoritma untuk pengesahan kebolehpercayaan data dan penilaian model dalam Python

Cara melaksanakan amalan terbaik dan pemilihan algoritma untuk pengesahan kebolehpercayaan data dan penilaian model dalam Python

Pengenalan:
Dalam bidang pembelajaran mesin dan analisis data, mengesahkan kebolehpercayaan data dan menilai prestasi model adalah tugas yang sangat penting. Dengan mengesahkan kebolehpercayaan data, kualiti dan ketepatan data boleh dijamin, dengan itu meningkatkan kuasa ramalan model. Penilaian model boleh membantu kami memilih model terbaik dan menentukan prestasinya. Artikel ini akan memperkenalkan amalan terbaik dan pilihan algoritma untuk pengesahan kebolehpercayaan data dan penilaian model dalam Python, serta menyediakan contoh kod khusus.

1. Amalan terbaik untuk pengesahan kebolehpercayaan data:

1. Pembersihan data: Ini ialah langkah pertama dalam pengesahan kebolehpercayaan data, dengan memproses nilai yang tiada, Outlier, pendua , dan nilai yang tidak konsisten, dsb., boleh meningkatkan kualiti dan ketepatan data.
2. Visualisasi data: Menggunakan pelbagai carta statistik (seperti histogram, plot taburan, plot kotak, dll.) boleh membantu kami memahami dengan lebih baik taburan, perhubungan dan titik abnormal data dan menemuinya tepat pada masanya Kemungkinan masalah dengan data.
3. Pemilihan ciri: Memilih ciri yang sesuai mempunyai kesan yang besar pada prestasi model. Pemilihan ciri boleh dilakukan menggunakan kaedah seperti analisis korelasi ciri, analisis komponen utama (PCA), dan penghapusan ciri rekursif (RFE).
4. Pengesahan silang: Dengan membahagikan set data kepada set latihan dan set ujian, dan menggunakan kaedah pengesahan silang (seperti pengesahan silang lipatan k) untuk menilai prestasi model, anda boleh mengurangkan overfitting dan underfitting model.
5. Penalaan model: Menggunakan kaedah seperti carian grid, carian rawak dan pengoptimuman Bayesian untuk melaraskan hiperparameter model boleh meningkatkan prestasi dan keupayaan generalisasi model.

Contoh kod:

Pembersihan data

df.drop_duplicates() # Alih keluar nilai pendua#🎜(df.drop) ) # Alih keluar nilai yang hilang
df.drop_duplicates().reset_index(drop=True) # Alih keluar nilai pendua ​​dan tetapkan semula indeks

Penggambaran data

import matplotlib. pyplot sebagai plt

plt.hist(df['column_name']) # Lukis histogram

plt.scatter(df['x'], df['y'] ) # Lukis plot Scatter
plt.boxplot(df['column_name']) # Lukis plot kotak

Pemilihan ciri

dari sklearn.featureKBestselection f_sklearn.feature_featureKBest # 🎜🎜#

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

y = df.iloc[:, -1]

selector = SelectKBest(f_classif, k = 3) # Pilih k ciri terbaik

X_new = selector.fit_transform(X, y)

Cross validation

from sklearn.model_selection import🎜#_val_selection 🎜 import svm import SVC

parameter = {'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_) # Parameter optimum #🎜🎜 #print(grid_core_search) terbaik

2. Amalan terbaik dan pemilihan algoritma untuk penilaian model:

#🎜 🎜#

Ketepatan: Mengukur persamaan antara keputusan ramalan model pengelasan dan keputusan sebenar. Ketepatan model boleh dinilai menggunakan matriks kekeliruan, ketepatan, ingat semula, dan skor F1.

AUC-ROC curve: mengukur keupayaan ranking model klasifikasi untuk meramalkan keputusan. Keluk ROC dan indeks AUC boleh digunakan untuk menilai prestasi model Lebih besar nilai AUC, lebih baik prestasi model.

Root min ralat kuasa dua (RMSE) dan min ralat mutlak (MAE): ukur ralat antara keputusan ramalan model regresi dan keputusan sebenar. Lebih kecil RMSE, lebih baik prestasi model.

Kappa coefficient: digunakan untuk mengukur ketekalan dan ketepatan model pengelasan. Julat nilai pekali Kappa ialah [-1, 1].

Contoh kod:

Kadar ketepatan

daripada model sklearn.metrics import accuracy_score#🎜#🎜 .predict ( roc_curve, auc

y_pred = model.predict_proba(X_test)[:, 1]
1. fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y#auc)#🎜 (fpr, tpr)
print(roc_auc)
2. Root min ralat kuasa dua dan min ralat mutlak
3. dari sklearn.metrics import min_squared_absolute_🎜, mean_squared_absolute_## 🎜🎜# y_pred = model.predict(X_test)
4. mse = min_squared_error(y_ujian, y_pred)
mae = min_absolute_error(y_test, y_pred)#🎜🎜🎜🎜🎜 🎜🎜# Pekali Kappa

daripada sklearn.metrics import cohen_kappa_score

y_pred = model.predict(X_test)#🎜 = cohen_kappa_score 🎜🎜 #print( kappa)

Kesimpulan:
Artikel ini memperkenalkan amalan terbaik dan pilihan algoritma untuk pengesahan kebolehpercayaan data dan penilaian model dalam Python. Melalui pengesahan kebolehpercayaan data, kualiti dan ketepatan data boleh dipertingkatkan. Penilaian model membantu kami memilih model terbaik dan menentukan prestasinya. Melalui contoh kod yang diberikan dalam artikel ini, pembaca boleh mula dengan cepat dan menggunakan kaedah serta algoritma ini dalam kerja sebenar untuk meningkatkan keberkesanan dan kecekapan analisis data dan pembelajaran mesin.

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