Python中三个不常见但是非常有用的数据科学库

上一篇 / 下一篇  2021-08-18 09:51:38

  介绍  如果你从事数据科学研究有一段时间了,那么pandas, scikit-learn seaborn和matplotlib这些库你都应该非常的熟悉。
  如果您想要扩展您的视野,学习一些更少见但同样有用的库。在本文中,我将向您展示一些不太为人所知的但是却非常好用的python库。
  imbalanced-learn  如果你过去一直在构建一些有监督的机器学习模型,你就会知道目标变量中的类别不平衡可能是一个大问题。这是因为在少数类中没有足够的例子来让算法学习模式。
  一个解决方案是创建一些合成样本,通过使用例如SMOTE(合成少数群体过采样技术)来增加少数群体类的学习。
  幸运的是,imbalance-learn库将帮助您在任何不平衡数据集上实现这一技术。
  您可以通过在终端上执行以下命令来安装imbalance-learn库。
  pip install imbalanced-learn
  为了演示如何平衡数据集,我们将使用sklearn下载乳腺癌数据集。
  from sklearn.datasets import load_breast_cancer   import pandas as pddata = load_breast_cancer()   df = pd.DataFrame(data.data, columns=[data.feature_names])   df[‘target’] = data[‘target’]   df.head()
  
  下面看目标变量的分布。
  df.target.value_counts()
  数据集确实是均匀分布的,尽管它不是非常不平衡:我们有357名乳腺癌患者和212名健康患者。   我们看看能不能让它更平衡一点。我们将使用SMOTE对0类进行过采样。
  from imblearn.over_sampling import SMOTE   oversample = SMOTE()
  pd.Series(y_oversample).value_counts()
  如你所见,数据集现在已经完全平衡了。每个类有357个实例。作为我们操作的结果,创建了145个人工实例。  statsmodels  这是另一个很棒的库,专门用来建立统计模型。我通常用它来拟合线性回归   它真的很容易使用,你可以马上得到很多关于模型的信息,比如R2 BIC、AIC、置信度和它们相应的p值。当使用scikit-learn的线性回归时,这些信息更难以获取。   让我们看看如何使用这个库来适应线性回归模型。让我们先下载一个波士顿房价数据集。
  from sklearn.datasets import load_boston   import pandas as pd   data = load_boston()   df = pd.DataFrame(data.data, columns=[data.feature_names])   df[‘target’] = data[‘target’]   df.head()
 
  上面是我们的数据集的前五行。有13个特征,我们可以看到一个目标变量是一个连续的数字。这是一个完美的回归数据集。   现在让我们使用pip安装统计模型库
  pip install statsmodels
  现在,我们可以使用以下代码尝试将线性回归模型与我们的数据相匹配。
  import statsmodels.api as sm   X = sm.add_constant(df.drop(columns=[‘target’])) # adding a constant   model = sm.OLS(df.target, X).fit()   predictions = model.predict(X)   print_model = model.summary()
  我们刚刚将一个线性回归模型拟合到这个数据集上,并打印出了该模型的详细摘要。您可以很容易地阅读所有重要信息,在必要时重新调整功能,并重新运行模型。   我发现与scikit-learn版本相比,使用statsmodels进行回归更容易,因为我需要的所有信息都在这个简短的报告中。  missingno  missingno是另一个有用的库。它可以帮助您可视化缺失值的分布。   您可能已经习惯使用isnull()函数检查pandas中的缺失值。这可以帮助您获取每列缺失值的数量,但不能帮助您确定它们的位置。这正是missingo变得有用的时候。   你可以使用下面的命令安装库:
  pip install missingno
  现在,让我们演示如何使用missingo来可视化缺失的数据。为了做到这一点,我们将从Kaggle下载预期寿命数据集。   然后可以使用read_csv()函数加载数据集,然后从missingno库调用matrix()函数。
  import pandas as pd   import missingno as msno   df = pd.read_csv(‘Life Expectancy Data.csv’)   msno.matrix(df)
  可以看到缺失值的位置。如果怀疑丢失的值位于某个特定位置或遵循某个特定模式,那么它将非常有用。  总结  以上三个库非常的有用,通过使用它们可以简化我们的操作,提高我们的工作效率。

TAG: 软件开发 Python

 

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  • 更新时间: 2021-11-24

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