In Panda, i modelli di classificazione possono essere costruiti utilizzando vari algoritmi di apprendimento supervisionato, come:ad esempio:
1. Alberi decisionali: La classificazione di Pandas con gli alberi decisionali prevede la costruzione di un modello decisionale che partita in modo ricorsivo lo spazio delle caratteristiche in sottoinsiemi più piccoli fino a quando ciascun sottoinsieme non contiene punti dati appartenenti alla stessa classe.
2. Analisi discriminante lineare (LDA): LDA è un metodo di classificazione che trova una combinazione lineare di funzionalità che separa meglio diverse classi di dati. Massimizza il rapporto tra varianza tra la classe e la varianza all'interno della classe, rendendolo utile quando le classi hanno strutture lineari distinte.
3. Regressione logistica: La regressione logistica è un algoritmo di classificazione ampiamente utilizzato che stima la probabilità di un'osservazione appartenente a una classe specifica. Costruisce una funzione logistica che modella la relazione tra caratteristiche e etichette di classe.
4. Support Vector Machines (SVM): SVM è una potente tecnica di classificazione che mira a trovare il confine ottimale tra le diverse classi nello spazio delle caratteristiche. Costruisce iperplani che separano i punti dati di diverse classi con il margine massimo.
5. K-Nearest Neighbours (K-NN): K-NN classifica i punti dati in base alle etichette di classe dei loro vicini più simili nello spazio delle caratteristiche. La classe con la rappresentazione di maggioranza tra i vicini è assegnata al nuovo punto dati.
6. Naive Bayes: Naive Bayes è un metodo di classificazione probabilistica che assume l'indipendenza condizionale tra le caratteristiche data l'etichetta di classe. Calcola la probabilità posteriore di ogni classe data le caratteristiche di input e assegna i punti dati alla classe con la massima probabilità.
Il processo di classificazione Panda prevede i seguenti passaggi:
1. Preparazione dei dati: Pandas offre ampie capacità di manipolazione dei dati per pulire, trasformare e preparare i dati per la classificazione. Ciò può comportare la gestione dei valori mancanti, la rimozione di righe duplicate, l'ingegneria delle funzionalità e la normalizzazione dei dati.
2. Allenamento del modello: I panda possono integrarsi con varie librerie di apprendimento automatico, come Scikit-Learn, per formare i modelli di classificazione in modo efficiente. Il classificatore appropriato viene scelto in base alla natura del problema di classificazione e alle caratteristiche dei dati.
3. Valutazione del modello: Dopo aver allenato il modello di classificazione, le sue prestazioni vengono valutate utilizzando varie metriche, come precisione, precisione, richiamo e punteggio F1. Questo aiuta a valutare la capacità del modello di classificare correttamente i punti dati.
4. Previsioni e interpretazione: Una volta che il modello è stato addestrato e valutato, può fare previsioni su nuovi dati invisibili. Analizzando le previsioni e le prestazioni del modello, si possono derivare preziose approfondimenti per il processo decisionale e la risoluzione dei problemi.
La classificazione Panda è uno strumento versatile e ampiamente applicabile per compiti come la segmentazione dei clienti, l'analisi dei sentimenti, il rilevamento delle frodi, la valutazione del rischio di credito, la diagnosi medica e altro ancora. Consente agli utenti di creare e distribuire modelli di classificazione robusti per estrarre informazioni significative e prendere decisioni informate dai dati.