V pandách je možné klasifikačné modely konštruovať pomocou rôznych učebných algoritmov pod dohľadom, ako napríklad:
1. Rozhodovacie stromy: Klasifikácia pandas s rozhodovacími stromami zahŕňa vytvorenie rozhodovacieho modelu, ktorý rekurzívne rozdeľuje priestor funkcie do menších podskupín, až kým každá podmnožina neobsahuje dátové body patriace do tej istej triedy.
2. lineárna diskriminačná analýza (LDA): LDA je metóda klasifikácie, ktorá nájde lineárnu kombináciu funkcií, ktoré najlepšie oddeľujú rôzne triedy údajov. Maximalizuje pomer rozptylu medzi triedou k rozptylu v rámci triedy, vďaka čomu je užitočný, keď majú triedy odlišné lineárne štruktúry.
3. logistická regresia: Logistická regresia je široko používaný klasifikačný algoritmus, ktorý odhaduje pravdepodobnosť pozorovania patriaceho do konkrétnej triedy. Vytvára logistickú funkciu, ktorá modeluje vzťah medzi funkciami a štítkami triedy.
4. Podporné vektorové stroje (SVM): SVM je výkonná klasifikačná technika, ktorej cieľom je nájsť optimálnu hranicu medzi rôznymi triedami v prvkovom priestore. Vytvára hyperplány, ktoré oddeľujú dátové body rôznych tried s maximálnou maržou.
5. K-NN klasifikuje dátové body založené na štítkoch triedy svojich naj podobných susedov v prvkovom priestore. Trieda s väčšinovým zastúpením medzi susedmi je priradená k novému dátovému bodu.
6. naivné Bayes: Naive Bayes je pravdepodobnostná klasifikačná metóda, ktorá predpokladá podmienenú nezávislosť medzi vlastnosťami vzhľadom na štítok triedy. Vypočítava zadnú pravdepodobnosť každej triedy vzhľadom na vstupné funkcie a priraďuje dátovým bodom triede s najvyššou pravdepodobnosťou.
Proces klasifikácie pandasov zahŕňa nasledujúce kroky:
1. Príprava údajov: Pandas poskytuje rozsiahle možnosti manipulácie s údajmi na čistenie, transformáciu a prípravu údajov na klasifikáciu. To môže zahŕňať manipuláciu s chýbajúcimi hodnotami, odstránenie duplicitných riadkov, inžinierstva funkcií a normalizácie údajov.
2. Model Training: Pandas sa môže integrovať s rôznymi knižnicami strojového učenia, ako je Scikit-Learn, na efektívne modely klasifikácie. Vhodný klasifikátor je vybraný na základe povahy problému klasifikácie a charakteristík údajov.
3. Model Hodnotenie: Po tréningu klasifikačného modelu sa jeho výkon hodnotí pomocou rôznych metrík, ako sú presnosť, presnosť, stiahnutie a skóre F1. To pomáha vyhodnotiť schopnosť modelu správne klasifikovať dátové body.
4. predpovede a interpretácia: Po vyškolení a vyhodnotení modelu môže predpovedať nové, neviditeľné údaje. Analýzou predpovedí a výkonu modelu je možné odvodiť cenné poznatky pre rozhodovanie a riešenie problémov.
Klasifikácia pandas je všestranný a široko použiteľný nástroj pre úlohy, ako je segmentácia zákazníkov, analýza sentimentu, detekcia podvodov, hodnotenie úverového rizika, lekárska diagnostika a ďalšie. Umožňuje používateľom vytvárať a nasadiť robustné klasifikačné modely na extrahovanie zmysluplných informácií a prijímanie informovaných rozhodnutí z údajov.