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

1. Очистка данных:

   • Метод: удаление пропущенных значений с помощью панд.

   • Пример кода:

     import pandas as pd
     
     # Remove rows with missing values
     cleaned_data = data.dropna()

2. Исследовательский анализ данных (EDA):

   • Метод: визуализация данных с использованием matplotlib.

   • Пример кода:

     import matplotlib.pyplot as plt
     
     # Plot a histogram
     plt.hist(data, bins=10)
     plt.xlabel("Value")
     plt.ylabel("Frequency")
     plt.show()

3. Масштабирование функций:

   • Метод: стандартизация функций с помощью scikit-learn.

   • Пример кода:

     from sklearn.preprocessing import StandardScaler
     
     # Standardize features
     scaler = StandardScaler()
     scaled_data = scaler.fit_transform(data)

4. Алгоритмы машинного обучения:

   • Метод: обучение классификатора дерева решений с помощью scikit-learn.

   • Пример кода:

     from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
     
     # Create a decision tree classifier
     classifier = DecisionTreeClassifier()
     classifier.fit(X_train, y_train)

5. Оценка модели:

   • Метод: расчет точности с помощью scikit-learn.

   • Пример кода:

     from sklearn.metrics import accuracy_score
     
     # Predict on test set
     y_pred = classifier.predict(X_test)
     
     # Calculate accuracy
     accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

6. Глубокое обучение:

   • Метод: обучение сверточной нейронной сети (CNN) с использованием TensorFlow.

   • Пример кода:

     import tensorflow as tf
     
     # Define a CNN model
     model = tf.keras.Sequential([
      tf.keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)),
      tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
      tf.keras.layers.Flatten(),
      tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
     ])
     
     # Compile and train the model
     model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
     model.fit(X_train, y_train, epochs=10)