Ниже приведены несколько методов, обычно используемых в науке о данных, а также примеры кода:

1. Предварительная обработка данных:

   • Обработка недостающих данных:

     • Метод: вменение среднего значения

       import pandas as pd
       from sklearn.impute import SimpleImputer
       # Create an instance of SimpleImputer
       imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
       # Impute missing values in a DataFrame
       df = pd.DataFrame([[1, 2], [np.nan, 3], [4, np.nan]])
       imputed_df = pd.DataFrame(imputer.fit_transform(df), columns=df.columns)

   • Масштабирование функций:

     • Метод: стандартизация

       from sklearn.preprocessing import StandardScaler
       # Create an instance of StandardScaler
       scaler = StandardScaler()
       # Scale the feature values in a DataFrame
       df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
       scaled_df = pd.DataFrame(scaler.fit_transform(df), columns=df.columns)

2. Исследовательский анализ данных (EDA):

   • Описательная статистика:

     • Метод: вычисление среднего значения, медианы и стандартного отклонения

       import pandas as pd
       # Compute descriptive statistics for a DataFrame
       df = pd.DataFrame([1, 2, 3, 4, 5])
       mean_value = df.mean()
       median_value = df.median()
       std_value = df.std()

   • Визуализация данных:

     • Метод: создание гистограммы

       import matplotlib.pyplot as plt
       # Create a histogram for a numeric variable
       data = [1, 1, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 5]
       plt.hist(data, bins=5)
       plt.xlabel('Values')
       plt.ylabel('Frequency')
       plt.title('Histogram of Values')
       plt.show()

3. Алгоритмы машинного обучения:

   • Линейная регрессия:

     • Метод: подбор модели линейной регрессии

       from sklearn.linear_model import LinearRegression
       # Create an instance of LinearRegression
       model = LinearRegression()
       # Fit the model to training data
       X_train = [[1], [2], [3]]
       y_train = [2, 4, 6]
       model.fit(X_train, y_train)
       # Predict using the trained model
       X_test = [[4], [5]]
       predictions = model.predict(X_test)

   • Случайный лесной классификатор:

     • Метод: обучение случайного классификатора леса

       from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
       # Create an instance of RandomForestClassifier
       classifier = RandomForestClassifier()
       # Train the classifier on training data
       X_train = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
       y_train = [0, 1, 0]
       classifier.fit(X_train, y_train)
       # Predict using the trained classifier
       X_test = [[7, 8]]
       predictions = classifier.predict(X_test)