Za izvajanje strojnega učenja podatkovne analize v Pythonu so potrebna različna orodja (01.24.22)

Strojno učenje, podmnožica umetne inteligence, je zelo obsežno področje, usmerjeno v statistične izračune, kjer je treba biti dober ne le v statistiki, ampak tudi v vizualizaciji podatkov in njihovi predhodni obdelavi. Številni raziskovalci in znanstveniki za izvajanje dejavnosti, povezanih s strojnim učenjem, uporabljajo različne metode, na primer uporabo ročno napisanih statističnih algoritmov ali izvajanje istih z uporabo Excela in različnih programskih jezikov.

Eden takšnih programskih jezikov, ki postaja vse bolj priljubljen v smislu ML je nedvomno Python. To je objektno usmerjen programski jezik, ki ima številne vgrajene knjižnice tretjih oseb, ki zelo enostavno pomagajo pri analizi podatkov in strojnem učenju. To je zato, ker so potrebni algoritmi, potrebni za to nalogo, že vgrajeni v te knjižnice in samo poklicati jih je treba, njihovo delo pa bo opravljeno v nekaj minutah.

Zaradi učinkovitega izvajanja dejavnosti ML Python postaja vse bolj priljubljen na trgu in ga pogosto uporabljajo številni znanstveniki. Mnoge vrhunske organizacije dajejo ogromne pakete programerjem Python v primerjavi z programerji R, Scala in Java. Zato se naučimo, katere knjižnice so običajno potrebne za izvajanje dejavnosti ML in analize podatkov:

Knjižnice, ki se običajno uporabljajo za izvajanje dejavnosti ML in analize podatkov

Pande

Pande so ena večjih knjižnic, ki jih potrebujejo vsi znanstveniki in analitiki podatkov. Ta knjižnica vsebuje različne funkcije, kot je uvoz potrebne datoteke, s katero želimo delati, npr. CSV, Xls, xlsx, tsv itd. Po uvozu potrebnega nabora podatkov lahko druge stvari, ki jih lahko izvedemo s to knjižnico, preverimo podatkovni tip stolpcev vpodatkovni niz in nato preklopimo podatkovni tip stolpca po naši izbiri, ki je iz kategoričnega v številski ali plavajoči, logični. Po preklopu stolpca lahko naredimo veliko stvari, na primer interpoliranje ničelnih vrednosti v nabor podatkov ali spuščanje ničelnih vrednosti, polnjenje ničelnih vrednosti, prenašanje stolpcev, združevanje različnih naborov podatkov, združevanje naborov podatkov itd. zmogljiva knjižnica in velja za veliko boljšo od Pysparka za strojno učenje.

Numpy

To je še ena močna knjižnica, ki jo uporablja Data Scientist; polna oblika te knjižnice je Numeric Python. Ta knjižnica pomaga pri reševanju različnih težav, povezanih z izračuni, in pretvorbi nabora podatkov v standardno distribucijo, Gaussovi porazdelitvi, premešanju nabora podatkov, pretvorbi podatkovnega tipa stolpcev in še veliko več. Ta knjižnica pomaga tudi pri ustvarjanju lažnih naborov podatkov z uporabo naključnih celih števil, linspacea, naključnih števil itd. Ta knjižnica uporabnikom omogoča tudi shranjevanje podatkov v obliki .npz, ki se nato lahko uporabi za nadaljnje izračune, namesto da bi vedno znova pisali celotno kodo. . S to knjižnico lahko izvajate številne druge funkcije, za ustrezno dokumentacijo pa obiščite uradno spletno mesto Numpy, ki je numpy.org.

Matplotlib

Zmogljiva knjižnica, ki se običajno uporablja za vizualizacija podatkov, ki ustvarja različne grafe za generiranje analize trendov v naših podatkih. Knjižnica Matplotlib je najbolj priljubljena knjižnica pri reševanju različnih tekmovanj Kaggle, Hackathon in pri reševanju primerov v resničnem svetu. Glavna prednost te knjižnice je, da je hitra, hitra in da se grafi na zaslonu ustvarijo v nekaj sekundah. Nekateri najpogostejši grafi, ki jih je mogoče zgraditi s to knjižnico, so stolpčni grafikoni, histogrami (verjetnostGostota), tortni grafikoni, razpršeni grafikoni, črtni grafi, sinusni grafikoni, 3D grafi itd. Za pravilno razumevanje te knjižnice lahko obiščete uradno spletno stran matplotlib.org.

Seaborn

To je še ena knjižnica za vizualizacijo podatkov, ki je API na visoki ravni, zgrajen na vrhu Matplotliba. Uporabnikom omogoča, da si vizualizirajo svoje grafe na zelo lep način, namesto da bi uporabljali staromodne grafe. Uporabnikom omogoča tudi, da vidijo trend svojih podatkov z uporabo različnih funkcij, kot so Hue, barve in še veliko več. Grafikoni, zgrajeni s to knjižnico, so iz istega razloga, ki je zelo hiter, pod drugo prednostno nalogo.

Plotly

Plotly, kot že ime pove, spada tudi v kategorija knjižnice za vizualizacijo podatkov z API-jem na visoki ravni. Ta knjižnica pomaga pri bolj dinamični vizualizaciji podatkov, saj uporabnikom omogoča ogled različnih točk s premikanjem miške nad grafom, premikanjem zaslona, ​​animacijo grafa z nastavitvijo časovnikov, rezanjem odsekov grafa za ogled različnih nihanj in še veliko več. To knjižnico uporablja medicinski sektor za vizualizacijo možganskih odsekov, raka, pljučnice in drugih bolezni. Knjižnico je uradno ustvarilo osebje Plotly in omogoča različne vrste grafikonov in glifov vizualizacije podatkov, kot so Scatter ploskevi, Line ploskve, Sunburst ploskve, Bar ploskve in še veliko več. Za več informacij obiščite uradno spletno stran in preberite dokumentacijo. Povezava do spletnega mesta je plotly.com.

Scikit Learn

Ko gre za strojno učenje z uporabo Pythona, bi Scikit Learn vedno padel na pamet. To uporabnikom omogoča uvoz vseh potrebnih algoritmov razvrstitve in regresije, uporabnikom pa omogoča tudi različna dela, povezana z inženiringom funkcij, kot je standardizacijapodatke, normalizacijo podatkov, razdelitev podatkov na vlak, preizkus in preverjanje veljavnosti, ustvarjanje poročil o razvrstitvi, pridobivanje uteži in pristranskosti podatkov za regresijske težave, uravnoteženje podatkov bodisi z znižanjem vzorčenja bodisi s povečanjem vzorčenja in še veliko več. To je najbolj priljubljena knjižnica vseh podatkovnih znanstvenikov, ki delajo s Pythonom in pomagajo pri reševanju največjih težav v resničnem svetu.

Vse zgoraj omenjene knjižnice je mogoče namestiti prek ukaznega poziva v pip in jih prenesti prek pypi .org, kjer so te knjižnice pravilno nameščene ali jih je mogoče izvesti na njihovi uradni spletni strani. Za boljšo izkušnjo uporabite tudi prenosni računalnik Jupyter, saj omogoča zelo lepo vizualizacijo podatkov v svoji konzoli.




Zaključek

Uporabite te knjižnice, če vas skrbi delo z ML in analizo podatkov prek Pythona, saj vam lahko pomagajo pri hitrejšem doseganju rezultatov in tudi pomagajo pravilno vizualizirati svoje podatke in iz svojih podatkov odstraniti vse vrste odstopanj.


YTube Video: Za izvajanje strojnega učenja podatkovne analize v Pythonu so potrebna različna orodja

01, 2022