V Pandah je mogoče klasifikacijske modele sestaviti z različnimi nadzorovanimi algoritmi za učenje, kot so:
1. Drevesa odločitve: Pandas klasifikacija z odločitvenimi drevesi vključuje oblikovanje modela odločanja, ki rekurzivno razdeli prostor funkcije na manjše podskupine, dokler vsaka podskupina ne vsebuje podatkovnih točk, ki pripadajo istemu razredu.
2. Linearna diskriminatorna analiza (LDA): LDA je metoda klasifikacije, ki najde linearno kombinacijo funkcij, ki najbolje ločijo različne razrede podatkov. Maksimira razmerje med varianco med razredom in varianco znotraj razreda, zaradi česar je uporabna, kadar imajo razredi različne linearne strukture.
3. Logistična regresija: Logistična regresija je široko uporabljen algoritem klasifikacije, ki ocenjuje verjetnost opazovanja, ki pripada določenemu razredu. Konstruira logistično funkcijo, ki modelira odnos med funkcijami in nalepkami razredov.
4. Podporni vektorski stroji (SVM): SVM je močna tehnika klasifikacije, katere cilj je najti optimalno mejo med različnimi razredi v prostoru funkcij. Konstruira hiperplane, ki ločujejo podatkovne točke različnih razredov z največjo mejo.
5. K-najmanjši sosedje (K-NN): K-NN razvrsti podatkovne točke, ki temeljijo na razredu nalepk njihovih K najbolj podobnih sosedov v prostoru za funkcijo. Razred z večinsko zastopanostjo med sosedi je dodeljen novi podatkovni točki.
6. Naive Bayes: Naive Bayes je verjetnostna metoda klasifikacije, ki prevzame pogojno neodvisnost med funkcijami glede na oznako razreda. Izračuna zadnjo verjetnost vsakega razreda glede na vhodne značilnosti in dodeli podatkovne točke razredu z največjo verjetnostjo.
Postopek klasifikacije Pandas vključuje naslednje korake:
1. Priprava podatkov: Pandas ponuja obsežne zmogljivosti za manipulacijo s podatki za čiščenje, preoblikovanje in pripravo podatkov za klasifikacijo. To lahko vključuje ravnanje z manjkajočimi vrednostmi, odstranjevanje podvojenih vrstic, funkcijo inženiringa in normalizacijo podatkov.
2. Trening modelov: Pande se lahko integrirajo z različnimi knjižnicami strojnega učenja, kot je Scikit-Learn, za učinkovito usposabljanje modelov klasifikacije. Ustrezen klasifikator je izbran na podlagi narave problema klasifikacije in značilnosti podatkov.
3. Ocenjevanje modela: Po usposabljanju modela klasifikacije se njegova uspešnost oceni z uporabo različnih meritev, kot so natančnost, natančnost, odpoklic in ocena F1. To pomaga oceniti sposobnost modela za pravilno razvrščanje podatkovnih točk.
4. Napovedi in razlaga: Ko je model usposobljen in ocenjen, lahko napoveduje nove, nevidne podatke. Z analizo napovedi in uspešnosti modela je mogoče izpeljati dragocene vpoglede za odločanje in reševanje problemov.
Pandas klasifikacija je vsestransko in splošno uporabno orodje za naloge, kot so segmentacija strank, analiza občutkov, odkrivanje goljufij, ocena kreditnega tveganja, medicinska diagnoza in drugo. Uporabnikom omogoča, da izgradijo in uporabijo robustne modele klasifikacije, da pridobijo smiselne informacije in sprejemajo informirane odločitve iz podatkov.