Python 数据分析的艺术:探索高级技巧和技术

来自:互联网
时间:2024-03-15
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Python 数据分析的艺术:探索高级技巧和技术

数据预处理的优化

缺失值处理:

  • interpolate() 函数:使用插值方法填充缺失值。
  • KNNImputer() 模块:通过 K 最近邻算法估计缺失值。
  • MICE 方法:通过多重插补创建多个数据集并组合结果。

异常值检测和处理:

  • IQR() 方法:识别超出四分位数范围的异常值。
  • Isolat<strong class="keylink">io</strong>n Forest 算法:孤立具有异常行为的数据点。
  • DBSCAN 算法:基于密度聚类检测异常值。

特征工程

特征选择:

  • SelectKBest 函数:根据卡方检验或 ANOVA 统计量选择最佳特征。
  • SelectFromModel 模块:使用机器学习模型(如决策树)选择特征。
  • L1 正则化:惩罚模型中特征的权重,从而选择最重要的特征。

特征变换:

  • 标准化 和 归一化:确保特征在同一范围内,提高模型性能。
  • 主成分分析(PCA):降低特征维度,去除冗余信息。
  • 局部线性嵌入(LLE):保留局部结构的非线性降维技术。

机器学习模型的优化

超参数调优:

  • GridSearchCV 函数:自动化地搜索最佳超参数组合。
  • RandomizedSearchCV 模块:使用随机搜索算法更有效地探索超参数空间。
  • 贝叶斯<strong class="keylink">优化</strong>:使用概率模型指导超参数搜索。

模型评估和选择:

  • 交叉验证:将数据集拆分多个子集,以评估模型的泛化能力。
  • ROC/AUC 曲线:评估分类模型的性能。
  • PR 曲线:评估二元分类模型的精度和召回率之间的权衡。

可视化和交互性

交互式仪表板:

  • Plotly 和 Dash 库:创建交互式图表,允许用户探索数据和调整模型。
  • Streamlit 框架:构建快速、简单的 WEB 应用程序,分享数据见解。

地理空间分析:

  • Geo<strong class="keylink">pandas</strong> 库:处理地理空间数据,如形状文件和栅格数据。
  • Folium 模块:创建带有地图的可视化
  • OpenStreetMap 数据集:提供用于地理空间分析的免费和开放的数据。

高级技巧

机器学习管道:

  • 将数据预处理、特征工程和建模步骤组合成可重用的管道。
  • 简化工作流程,提高可重复性和可维护性。

并行处理:

  • 利用 multiprocessing 和 joblib 库进行数据密集型任务的并行处理。
  • 缩短运行时间,提高大型数据集的处理效率。

云计算:

  • 使用 AWS<strong class="keylink">GC</strong>P 或 <strong class="keylink">Azure</strong> 等云平台进行大规模数据分析
  • 扩展计算资源,处理超大地数据集并加速分析过程。
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