U pandama se klasifikacijski modeli mogu konstruirati pomoću različitih algoritama nadziranih učenja, kao što su:
1. Drveće odluke: Pandas klasifikacija s stablima odlučivanja uključuje izgradnju modela donošenja odluka koji rekurzivno podjelu prostora značajki u manje podskupine sve dok svaki podskup ne sadrži točke podataka koje pripadaju istoj klasi.
2. Linearna diskriminatorna analiza (LDA): LDA je metoda klasifikacije koja pronalazi linearnu kombinaciju značajki koje najbolje razdvaja različite klase podataka. Maksimizira omjer varijance između klase i varijance unutar klase, što ga čini korisnim kada klase imaju različite linearne strukture.
3. Logistička regresija: Logistička regresija je široko korišteni algoritam klasifikacije koji procjenjuje vjerojatnost promatranja koje pripada određenoj klasi. Konstruira logističku funkciju koja modelira odnos između značajki i naljepnica klase.
4. Podrška vektorskih strojeva (SVM): SVM je moćna tehnika klasifikacije koja ima za cilj pronaći optimalnu granicu između različitih klasa u prostoru značajki. Konstruira hiperplane koji odvajaju podatkovne točke različitih klasa s maksimalnom maržom.
5. K-važni susjedi (K-NN): K-NN klasificira podatkovne točke na temelju klasnih naljepnica njihovih k najlivitijih susjeda u prostoru značajki. Klasa s većinskom predstavljanjem među susjedima dodijeljena je novoj točki podataka.
6. Naive Bayes: Naive Bayes je vjerojatna metoda klasifikacije koja pretpostavlja uvjetnu neovisnost između značajki s obzirom na oznaku klase. Izračunava stražnju vjerojatnost svake klase s obzirom na ulazne značajke i dodjeljuje podatkovne točke klasi s najvećom vjerojatnošću.
Proces klasifikacije pande uključuje sljedeće korake:
1. Priprema podataka: Pandas pruža opsežne mogućnosti manipulacije podataka za čišćenje, transformiranje i pripremu podataka za klasifikaciju. To može uključivati rukovanje nedostajućim vrijednostima, uklanjanje duplikata redaka, inženjering značajki i normalizaciju podataka.
2. Trening modela: Pande se mogu integrirati s raznim knjižnicama strojnog učenja, poput Scikit-Learna, kako bi se učinkovito trenirale modele klasifikacije. Odgovarajući klasifikator odabran je na temelju prirode problema klasifikacije i karakteristika podataka.
3. Procjena modela: Nakon treninga modela klasifikacije, njegova se performansi procjenjuju korištenjem različitih mjernih podataka, kao što su točnost, preciznost, opoziv i F1-rezultat. To pomaže procijeniti sposobnost modela da ispravno klasificira podatkovne točke.
4. Predviđanja i tumačenje: Nakon što je model obučen i procijenjen, može predvidjeti nove, neviđene podatke. Analizom predviđanja i performansi modela, vrijedni uvidi mogu se izvući za donošenje odluka i rješavanje problema.
Pandas klasifikacija je svestran i široko primjenjiv alat za zadatke kao što su segmentacija kupaca, analiza osjećaja, otkrivanje prijevara, procjena kreditnog rizika, medicinska dijagnoza i još mnogo toga. Omogućuje korisnicima da izgrade i implementiraju robusne modele klasifikacije za izvlačenje značajnih informacija i donošenje informiranih odluka iz podataka.