Вот несколько популярных методов в области науки о данных и примеры кода:
-
Линейная регрессия:
Пример кода:from sklearn.linear_model import LinearRegression # Create a linear regression model model = LinearRegression() # Fit the model to the data model.fit(X, y) # Predict the target variable y_pred = model.predict(X_test) -
Логистическая регрессия:
Пример кода:from sklearn.linear_model import LogisticRegression # Create a logistic regression model model = LogisticRegression() # Fit the model to the data model.fit(X, y) # Predict the target variable y_pred = model.predict(X_test) -
Дерево решений:
Пример кода:from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # Create a decision tree classifier model = DecisionTreeClassifier() # Fit the model to the data model.fit(X, y) # Predict the target variable y_pred = model.predict(X_test) -
Случайные леса:
Пример кода:from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # Create a random forest classifier model = RandomForestClassifier() # Fit the model to the data model.fit(X, y) # Predict the target variable y_pred = model.predict(X_test) -
Машины опорных векторов (SVM):
Пример кода:from sklearn.svm import SVC # Create an SVM classifier model = SVC() # Fit the model to the data model.fit(X, y) # Predict the target variable y_pred = model.predict(X_test) -
Кластеризация K-средних:
Пример кода:from sklearn.cluster import KMeans # Create a K-means clustering model model = KMeans(n_clusters=3) # Fit the model to the data model.fit(X) # Predict the cluster labels labels = model.predict(X) -
Анализ главных компонентов (PCA):
Пример кода:from sklearn.decomposition import PCA # Create a PCA model model = PCA(n_components=2) # Fit the model to the data model.fit(X) # Transform the data to lower dimensions X_transformed = model.transform(X) -
Обработка естественного языка (NLP) – классификация текста с помощью наивного Байеса:
Пример кода:from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB # Create a TfidfVectorizer vectorizer = TfidfVectorizer() # Create a Multinomial Naive Bayes classifier model = MultinomialNB() # Vectorize the text data X_train = vectorizer.fit_transform(train_text) X_test = vectorizer.transform(test_text) # Fit the model to the data model.fit(X_train, y_train) # Predict the target variable y_pred = model.predict(X_test) -
Глубокое обучение с помощью нейронных сетей (с использованием TensorFlow):
Пример кода:import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense # Create a sequential model model = Sequential() # Add layers to the model model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,))) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dense(output_dim, activation='softmax')) # Compile the model model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Train the model model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32) # Predict the target variable y_pred = model.predict(X_test) -
Анализ временных рядов – модель ARIMA:
Пример кода:from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA # Create an ARIMA model model = ARIMA(data, order=(p, d, q)) # Fit the model to the data model_fit = model.fit() # Predict future values y_pred = model_fit.predict(start=start_date, end=end_date) -
Обнаружение аномалий — изолирующий лес:
Пример кода:from sklearn.ensemble import IsolationForest # Create an isolation forest model model = IsolationForest(contamination=0.1) # Fit the model to the data model.fit(X) # Predict anomalies y_pred = model.predict(X)
Это всего лишь несколько методов обработки данных с примерами кода. В науке о данных доступно множество других методов и алгоритмов, в зависимости от конкретной проблемы, которую вы пытаетесь решить.