Какво е Data Science накратко?

Не е ли време да използвате силата на изкуствения интелект, за да подобрите уменията си в областта на науката за данните?
Не е тайна, че ChatGPT променя играта в различни индустрии, благодарение на забележителната си способност да разбира, генерира и развива човешки -подобен текст въз основа на входа, който получава.
В контекста на науката за данните този AI може да бъде страхотен инструмент във вашия арсенал, като ви помага да обработвате и анализирате данни, да решавате сложни проблеми и да генерирате значими прозрения по-ефективно и ефикасно.

Но първо, нека започнем с A-B.

Уеб скрапинг

Науката за данни, в най-широк смисъл, е мултидисциплинарна област, която използва различни методологии и инструменти за извличане на ценни прозрения от данни, като „Web Scraping“, „Data Exploration“, „Machine Learning“ и „Data Visualization“.

Нека научим тези концепции заедно, като задаваме смислени въпроси за всеки от тези раздели.

Предупреждавам ви, това ще бъде дълга статия, но ако успеете да я завършите, вярвам, че ще сте благодарни.

Нека започнем с Web Scraping.

Content Table
∘ What is Data Science in a nutshell?
· Web Scraping
  ∘ Basics of Web Scraping
  ∘ Python Libraries for Web Scraping
  ∘ ChatGPT : 
  ∘ Best Practices for Web Scraping
· Data Exploration
  ∘ Understanding Data Exploration
  ∘ Tools and Techniques for Data Exploration
  ∘ ChatGPT : 
  ∘ Overcoming Challenges in Data Exploration
  ∘ ChatGPT :
· Machine Learning
  ∘ Machine Learning 101
  ∘ Types of Machine Learning Algorithms
  ∘ Evaluating Machine Learning Models
· Data Visualization
  ∘ The Importance of Data Visualization
  ∘ Popular Tools for Data Visualization
  ∘ Tips for Effective Data Visualization
· My Cheat Sheets and Source Codes.

Основи на уеб скрейпинга

Библиотеки на Python за уеб скрапинг

Подкана: Действайте като учител. Можете ли да обясните концепцията за уеб скрапинг и нейните приложения в науката за данни?

ChatGPT:

„Абсолютно, ще се радвам да обясня уеб скрапинга и неговото значение в науката за данните.

Уеб скрапирането е процес на извличане и анализиране на данни от уебсайтове. Това включва отправяне на HTTP заявки към уеб страниците по ваш избор и след това анализиране на HTML кода за извличане на данните, от които се нуждаете. Често този процес е автоматизиран с помощта на скриптове или ботове.

Ето прост процес стъпка по стъпка за начина, по който обикновено работи уеб скрапирането:

  1. След като получите достъп до HTML съдържанието, вие оставате със задачата да анализирате данните. Повечето от HTML данните са вложени, така че трябва да прегледате етикетите и да намерите съдържанието, от което се нуждаете.
  2. След като съберете данните, които искате, обикновено ги почиствате, за да отговарят на вашите нужди. Това може да включва премахване на ненужни етикети, коригиране на формата на данните и проверка на тяхната точност.
  3. След като почистите данните, можете да ги съхраните или запишете в желания от вас формат или база данни за по-късна употреба.
  4. Събиране на данни: Уеб извличането може да се използва за бързо събиране на големи набори от данни. Често се използва в изследвания или за изграждане на големи бази данни.

Уеб скрапирането има различни приложения, особено в науката за данни. Някои приложения включват:

  1. Анализ на текст и обработка на естествен език (NLP): Уеб скрапингът често се използва за извличане на текстови данни за NLP и анализ на текст. Например, можете да скрейпвате форум, за да съберете текстови данни за анализ на настроението.
  2. Конкурентен анализ: Фирмите могат да използват уеб скрапинг, за да съберат информация за конкурентни продукти, цени и отзиви, за да получат конкурентно предимство на пазара.
  3. Машинно обучение: Уеб копирането може да помогне за събирането на огромни количества данни за модели на машинно обучение. Тези данни могат да бъдат почистени, обработени и трансформирани, за да отговарят на изискванията на модела.
  4. Анализ на настроенията в социалните медии: Фирмите могат да изследват сайтовете на социалните медии, за да разберат настроенията на клиентите относно тяхната марка и да наблюдават общественото мнение.
  5. Обяви за работа: Уеб извличането може да се използва за събиране на обяви за работа от различни уебсайтове за анализ или обобщаване.
  6. Красива супа: Това е може би най-популярната библиотека на Python за уеб скрапинг. Beautiful Soup предоставя няколко прости метода и идиоми на Pythonic за навигиране, търсене и модифициране на дърво за анализ. Той се намира върху HTML или XML анализатор и осигурява удобни за Python представяния на анализираните данни.

Докато уеб скрапирането е мощен инструмент, важно е да го използвате отговорно, за да зачитате поверителността и да спазвате условията на услугата на уебсайтовете, които копирате. Някои уебсайтове изрично забраняват изтриването на уеб сайтове в техните условия за обслужване, а други имат конкретни правила за това какво можете и какво не можете да правите.

В заключение, уеб скрапирането е ценен метод за събиране на данни от интернет за използване в различни приложения за наука за данни. Въпреки това е важно тази техника да се използва отговорно и етично.“

ChatGPT:

Подкана: Действайте като учител. Можете ли да изброите някои библиотеки на Python, които обикновено се използват при уеб скрапинг, и да предоставите кратко описание за всяка?

Най-добри практики за уеб скрапинг

„Разбира се, ето някои популярни библиотеки на Python, използвани при уеб скрапинг, заедно с кратко описание на всяка:

  1. Scrapy: Scrapy е рамка за обхождане на мрежата с отворен код и съвместна работа за Python. Използва се за извличане на данните от уебсайта и съхраняването им в предпочитания формат. Scrapy е стабилно, бързо и цялостно решение за широкомащабно извличане на данни.
  2. Заявки: Заявките са проста, но елегантна HTTP библиотека в Python. Той ви позволява да изпращате HTTP заявки и да обработвате отговори, но не анализира HTML данните. Това е мястото, където бихте използвали Beautiful Soup или lxml заедно с Requests.
  3. lxml: lxml е библиотека за обработка на XML и HTML. Той е много бърз и лесен за използване, като същевременно има отлична съвместимост с типове документи. Можете да го използвате заедно със заявки за изчерпване на уеб съдържание.
  4. Селен: Селенът се използва предимно за автоматизиране на уеб приложения за целите на тестването, но също така е много удобен при уеб скрапинг. Selenium може да визуализира страници, които имат JavaScript и AJAX извиквания, което е ограничение на други библиотеки.
  5. MechanicalSoup: Това е библиотека на Python за автоматизиране на взаимодействието с уебсайтове. MechanicalSoup автоматично съхранява и изпраща бисквитки, следва пренасочвания и може да следва връзки и да изпраща формуляри. Това е като да имате браузър като Firefox или Chrome, но в скрипт на Python.
  6. PyQuery: PyQuery е подобна на jQuery библиотека за Python. Това е мощен инструмент за анализиране на HTML документи и манипулиране на DOM (документен обектен модел).
  7. Спазвайте правилата: Преди да започнете да копирате уебсайт, важно е да проверите файла robots.txt на уебсайта (напр. «www.example.com/robots.txt»). Този файл очертава с кои части от сайта собствениците на уебсайта позволяват взаимодействие на ботове. Не всички уебсайтове позволяват уеб скрапинг. Ако го забранят, трябва да го уважавате.

Всяка библиотека има своите силни и слаби страни и тази, която изберете, ще зависи от вашия конкретен случай на употреба. Някои са по-добри за прости задачи (като Requests и Beautiful Soup), а други са по-добри за по-сложни задачи (като Scrapy и Selenium). Но в много случаи ще откриете, че използвате тези библиотеки в комбинация, за да постигнете целта си.

Изследване на данни

Подкана:Дръжте се като учител. Можете ли да предоставите някои съвети или най-добри практики за извършване на уеб скрапинг?

ChatGPT:

„Разбира се, ето някои съвети и най-добри практики за извършване на уеб скрапинг:

  1. Изяснете намеренията си: Ако копирате сайт, уверете се, че низът на потребителския агент на вашия бот обяснява какво прави и предоставя начин на администраторите на сайта да се свържат с вас, ако има проблеми.
  2. Не удряйте твърде силно сървърите: Внимавайте за натоварването, което вашето остъргване поставя върху сървърите на уебсайта. Твърде бързото искане на твърде много данни може да забави или срине сайта. Помислете за прилагане на ограничаване на скоростта във вашия код, за да контролирате колко често правите заявки.
  3. Обработване на грешки: Уебсайтовете често могат да не работят или страниците не винаги се зареждат според очакванията. Уверете се, че вашият скрипт може да обработва грешките елегантно и може да се справи, ако структурата на сайта се промени.
  4. Бъдете готови за промени в структурата на уебсайта: Уебсайтовете се променят през цялото време. Ако сайт, който изчерпвате, актуализира оформлението или структурата си, кодът ви за извличане може да се повреди. Имайте това предвид и бъдете готови да актуализирате кода си, ако е необходимо.
  5. Изтеглете минимума: Изтеглете само данните, от които се нуждаете, за да отговорите на въпроса си. Това ще намали натоварването на сървъра и ще ускори вашия код.
  6. Почиствайте в движение: Уеб данните често са объркани. Опитайте се да го почистите колкото е възможно повече, докато стържете, което ще ви спести много време по-късно.
  7. Съхранявайте данните правилно: Помислете за най-добрия начин за съхраняване на данните. Ако това са структурирани данни, може най-добре да се съхраняват в CSV или база данни. Ако е неструктуриран, JSON може да е по-подходящ.
  8. Използвайте правилните инструменти: Използвайте библиотеки, които отговарят на вашите нужди. Библиотеки като Requests, Beautiful Soup, Scrapy, Selenium и др., всички имат своите силни и слаби страни. Изберете тези, които най-добре отговарят на вашия случай на употреба.
  9. Не пренебрегвайте етиката: Само защото можете да извличате данни от уебсайт, не винаги означава, че трябва. Помислете за проблеми с поверителността и дали данните, които събирате, включват лична информация.
  10. Почистване на данни: Това често е първата стъпка, при която обработвате липсващи данни, премахвате дубликати, коригирате грешки и се справяте с отклоненията.

Не забравяйте, че уеб скрапингът е мощен инструмент, но с голяма мощ идва и голяма отговорност. Винаги използвайте уеб скрапирането етично и отговорно.“

Разбиране на изследването на данни

Инструменти и техники за изследване на данни

Подкана: Действайте като учител. Можете ли да обясните какво е изследване на данни и защо е важна част от процеса на наука за данни?

ChatGPT:

„Абсолютно! Изследването на данни е решаваща начална стъпка в процеса на наука за данни. По същество това е предварително проучване на данни, за да се разберат по-добре техните специфични характеристики. Този процес също често се нарича проучвателен анализ на данни (EDA).

Основната цел на изследването на данни е да се разбере основната структура на данните, да се идентифицират важни променливи, да се открият извънредни стойности и аномалии, да се тестват основните допускания и да се разработят предварителни модели.

Изследването на данни обикновено включва няколко дейности:

  1. Обобщена статистика: Това включва мерки като средна стойност, медиана, мода и стандартно отклонение, които дават представа за централната тенденция и дисперсията във вашите данни.
  2. Визуализация: Графичните представяния на данните могат да предоставят прозрения, които обобщената статистика може да пропусне. Обичайните визуализации включват хистограми, кутийни диаграми, точкови диаграми и топлинни карти.
  3. Корелационен анализ: Може да разгледате как различните променливи във вашия набор от данни са свързани една с друга. Например, в набор от данни за подробности за автомобила, променливите „Размер на двигателя“ и „Мили на галон“ може да имат обратна корелация.
  4. Откриване на модели: Може да идентифицирате повтарящи се модели, които биха могли да показват конкретно поведение.
  5. Анализ на тенденциите: За данни от времеви серии може да разгледате как вашите данни се променят с течение на времето.
  6. Pandas: Тази библиотека предоставя структури от данни и инструменти за анализ на данни, които са ефективни, гъвкави и лесни за използване. Той е идеален за манипулиране на цифрови таблици и данни от времеви редове. Има функции за четене на данни от различни формати като CSV, Excel, SQL бази данни и други. Pandas също помага при почистване на данни, преоформяне, нарязване, индексиране и групиране на вашите данни.

Изследването на данни е важна част от процеса на наука за данни, защото помага да информирате останалата част от вашия анализ. Като придобиете ясно разбиране на вашите данни, можете да вземате по-информирани решения относно моделирането. Например, ако по време на фазата на проучване откриете, че вашите данни не са нормално разпределени, може да решите вместо това да използвате непараметрични статистически методи.

Освен това изследването на данни може да ви помогне да осигурите валидността на вашите резултати и да избегнете често срещани клопки, като например пренастройване или недостатъчно приспособяване на вашите модели към данните. Чрез задълбочено разбиране на характеристиките на вашите данни можете да създадете по-точни и ефективни модели.

В обобщение, изследването на данни е решаващ етап във всеки проект за наука за данни. Помага ви да разберете вашите данни, да вземете по-добри решения за това как да се справите с тях и в крайна сметка да изградите по-точни модели.“

ChatGPT:

Подкана: Действайте като учител. Можете ли да изброите някои често използвани библиотеки на Python за изследване на данни и да предоставите кратко описание на това как се използват?

Преодоляване на предизвикателствата при изследване на данни

„Абсолютно, ето някои често използвани библиотеки на Python за изследване на данни:

  1. NumPy: NumPy означава „числов Python“. Това е библиотека, използвана за научни изчисления в Python и предоставя гъвкав, ефективен масивен обект (ndarrays), който може да представя големи колекции от данни по начин, който е ефективен и удобен за манипулиране.
  2. Matplotlib: Matplotlib е библиотека за визуализация на данни в Python. Създава статични, анимирани и интерактивни визуализации в Python като лентови диаграми, линейни диаграми, точкови диаграми, хистограми и т.н. Matplotlib е много адаптивен и може да се използва за създаване на много специфични сценарии за чертане.
  3. Seaborn: Seaborn е библиотека за визуализация на статистически данни, базирана на Matplotlib. Той предоставя интерфейс на високо ниво за създаване на атрактивни и информативни статистически графики. Често се използва за визуализиране на модели и тенденции в данните с помощта на топлинни карти, графики по двойки и др.
  4. SciPy: SciPy е библиотека, използвана за научни и технически изчисления. Той се основава на NumPy и предоставя голям брой функции, които работят с масиви NumPy и са полезни за различни видове научни и инженерни приложения.
  5. Statsmodels: Statsmodels е модул на Python, който предоставя класове и функции за оценка на много различни статистически модели, както и за провеждане на статистически тестове и изследване на статистически данни. За всеки оценител е наличен обширен списък със статистически данни за резултатите.
  6. Scikit-learn: Въпреки че Scikit-learn е известен най-вече с възможностите си за машинно обучение, той също има много функции за предварителна обработка, които могат да се използват за изследване и подготовка на вашите данни. Има помощни програми за мащабиране, нормализиране, обработка на категорични характеристики и др.
  7. Точност: Делът на правилните прогнози по отношение на общия брой прогнози.

Не забравяйте, че изборът на библиотека силно зависи от задачата и всички тези библиотеки често могат да се използват заедно за извършване на изследване на данни и последващ анализ на данни.

ChatGPT:

Подкана: Действайте като учител. Кои са някои често срещани предизвикателства по време на изследването на данни и как могат да бъдат преодолени?

Машинно обучение

„Изследването на данни е неразделна част от анализа на данни и като всеки друг процес идва със собствен набор от предизвикателства. Ето някои от често срещаните:

1. Липсващи данни: Много често се срещат липсващи или нулеви стойности във вашия набор от данни. Липсващите данни могат да изкривят представянето и да доведат до неверни прогнози или класификация. Решение: Обработете липсващите данни въз основа на тяхното естество. Ако данните са числови, можете да припишете липсващите стойности със средна стойност, медиана или режим. За категорични данни обмислете използването на най-честата стойност. Можете също да използвате методи за импутиране на данни или да изтриете редовете/колоните, но само ако те няма да повлияят на вашия анализ.

2. Непоследователни данни: Несъответствието може да възникне в много форми: грешно изписани думи, различни единици или множество формати. Решение: Стандартизирайте данните и ги валидирайте спрямо зададен формат. За категориални данни можете да групирате подобни категории заедно. Може да е полезно да използвате автоматизирани инструменти за почистване на данни или дори по-добре мерки за превенция на ниво въвеждане на данни.

3.Извънредни стойности: Извънредните стойности са точки от данни, които се различават значително от други наблюдения. Те може да се дължат на променливост на данните или може да показват експериментални грешки. Решение: Извънредните стойности могат да бъдат открити с помощта на методи като кутийни графики, диаграми на разсейване, Z-резултат, IQR резултат. В зависимост от причината за отклонението, те могат да бъдат отстранени, коригирани или запазени.

4. Висока размерност: Работата с голям брой характеристики или измерения може да бъде предизвикателство, особено по отношение на изчислителната ефективност и прекомерното оборудване. Решение: Техниките за намаляване на размерността, като Анализ на основните компоненти (PCA), могат да се използват за намаляване на броя на функциите, без да се губи много информация. Могат да се използват и методи за избор на характеристики.

5. Сложни връзки и нелинейност: Често се приемат линейни връзки между променливите, но в действителност това не винаги е така. Нелинейните и сложни връзки могат да направят изследването на данни по-предизвикателно. Решение: Точковите диаграми могат да помогнат за идентифициране на нелинейни връзки. Могат да се използват и техники като трансформации или нелинейни регресионни модели.

6. Променливост: Значителната променливост на данните може да повлияе на точността на прогнозите при моделирането на данни. Решение: Използвайте техники за повторно вземане на проби, методи за ансамбъл или съберете повече данни, за да сте сигурни, че моделите, които създавате, са надеждни.

Изследването на данни е критичен процес, изискващ внимателно боравене. Разбирането на тези често срещани предизвикателства и техните решения може да ви помогне да извършите по-ефективен и точен анализ на данни.“

Машинно обучение 101

Видове алгоритми за машинно обучение

Подкана: Действайте като учител. Можете ли да обясните какво е машинно обучение и как се използва в науката за данни?

ChatGPT:

„Машинното обучение е клон на изкуствения интелект, който позволява на компютрите да се учат и да вземат решения или прогнози въз основа на данни. Вместо да бъдат изрично програмирани да изпълняват определена задача, алгоритмите за машинно обучение се учат от опита (данните) и подобряват ефективността си с течение на времето.
Има основно три вида машинно обучение:
1. Наблюдавано обучение: При този метод алгоритъмът се учи от етикетирани данни. Тоест ние предоставяме на алгоритъма както входни данни, така и съответния изход. Алгоритъмът намира функция, която съпоставя входа с изхода. След като тази функция бъде определена, тя може да се използва за прогнозиране на изхода за нови, невиждани входни данни. Често срещаните примери включват задачи за регресия и класификация.
2. Неконтролирано обучение: За разлика от контролираното обучение, тук алгоритъмът се учи от немаркирани данни. Целта е да се идентифицират смислени модели в данните. Тези алгоритми често се използват за клъстериране (групиране на сходни точки от данни заедно), намаляване на размерността и извличане на правила за асоцииране.
3. Обучение с подсилване: Този метод е за взаимодействие със среда. Системата за обучение или „агентът“ се научава да извършва действия въз основа на обратна връзка или награда от околната среда. Целта е да научите поредица от действия, които максимизират наградата или минимизират наказанието.

В областта на науката за данни машинното обучение се използва за правене на прогнози, идентифициране на модели и автоматизиране на процесите на вземане на решения. Някои често срещани приложения включват:

1.Предсказуем анализ: Моделите за машинно обучение могат да предвиждат бъдещи резултати въз основа на исторически данни. Това се използва широко при прогнозиране на продажбите, цените на акциите и продуктовите тенденции.
2. Системи за препоръки: Машинното обучение захранва системите за препоръки на много онлайн платформи, като препоръките за продукти в Amazon или препоръките за филми в Netflix.
3.Обработка на естествен език: Машинното обучение се използва за разбиране и генериране на човешки език. Приложенията включват езиков превод, анализ на настроенията, чатботове и други.
4.Разпознаване на изображения и реч: Алгоритмите за машинно обучение се използват за разпознаване на изображения и реч. Тази технология се използва в приложения като лицево разпознаване, гласови асистенти и други.
5. Откриване на измами: Машинното обучение може да се използва за идентифициране на необичайни модели на поведение, което е особено полезно при откриване измами с кредитни карти, пробиви в сигурността на мрежата и т.н.
6.Здравеопазване: В медицината машинното обучение се използва все повече за прогнозиране на прогресията на заболяването, персонализиране на лечението и анализ на медицински изображения.

Не забравяйте, че докато машинното обучение предоставя мощни инструменти за анализ на данни, то изисква и внимателно боравене. Данните, които използвате за обучение на моделите си, трябва да бъдат точни и безпристрастни, а съображенията за поверителност също трябва да бъдат взети под внимание.

Оценяване на модели за машинно обучение

Подкана: Действайте като учител. Бихте ли могли да опишете различните типове алгоритми за машинно обучение и да предоставите пример кога всеки може да се използва?

ChatGPT:

„Абсолютно! Нека да разгледаме някои често срещани типове алгоритми за машинно обучение и да обсъдим как и кога могат да бъдат използвани.

1. Линейна регресия: Това е прост алгоритъм за контролирано обучение, използван за прогнозиране на непрекъсната променлива на резултата (наричана още зависима променлива) въз основа на една или повече променливи на предиктор (наричани също независими променливи). Например прогнозиране на цената на къща въз основа на характеристики като нейния размер, местоположение и възраст.

2. Логистична регресия: Това е друг алгоритъм за контролирано обучение, но се използва за проблеми с класификацията, т.е. когато резултатът може да принадлежи на два или повече класа. Например, предвиждане дали даден имейл е спам или не въз основа на неговото съдържание и подател.

3.Дървета на решения: Този алгоритъм се използва както за регресия, така и за проблеми с класификация. Дърветата на решенията разделят данните на подгрупи въз основа на определени условия, образувайки дървоподобна структура. Например прогнозиране дали кандидатът за заем ще просрочи или не въз основа на характеристики като доход, възраст, сума на заема и кредитен рейтинг.

4. Случайна гора: Случайната гора е съвкупност от дървета на решенията, обикновено обучени с метода на „пакетиране“. Основната идея е да се генерират множество малки дървета на решения от произволни подмножества от данни (оттук и името „Случайна гора“). Всяко дърво дава прогноза и прогнозата, която получава най-много гласове, се превръща в прогноза на модела. Случайните гори се използват, когато едно дърво на решения не е достатъчно или превишава данните.

5.Поддържащи векторни машини (SVM): SVM се използват при проблеми с класификацията и имат за цел да намерят хиперравнина в N-измерно пространство (N е броят на характеристиките), която ясно класифицира точките от данни. Например категоризиране на изображения като котки или кучета въз основа на стойностите на интензитета на пикселите.

6.K-най-близки съседи (KNN): Това е прост алгоритъм, който съхранява всички налични случаи и класифицира нови случаи въз основа на мярка за сходство (напр. функции за разстояние). KNN може да се използва както за класификация, така и за проблеми с регресия. Например, прогнозиране на здравословното състояние на човек въз основа на здравословното състояние на най-близките му съседи.

7. Наивен Бейс: Това е класификационна техника, базирана на прилагане на теоремата на Байс със силно предположение за независимост между предикторите. Често се използва при класифициране на текст, като откриване на спам или анализ на настроението.

8.K-Means: Това е алгоритъм за неконтролирано обучение, използван за проблеми с групирането, който има за цел да раздели данните на K клъстери, където всяко наблюдение принадлежи на клъстера с най-близката средна стойност. Например сегментиране на клиентите в маркетинга въз основа на характеристики като възраст, история на покупките и поведение при сърфиране.

9. Анализ на основните компоненти (PCA): PCA е алгоритъм за намаляване на размерността, използван при работа с голям брой измерения или характеристики в набора от данни. Може да се използва за компресиране на данни, визуализиране на данни или подобряване на изчислителната ефективност.

10.Алгоритми за дълбоко обучение: Тези алгоритми се опитват да моделират абстракции на високо ниво в данните чрез архитектури, съставени от множество нелинейни трансформации. Те се използват предимно за задачи, които се възползват от изучаването на йерархични представяния на функции, като разпознаване на изображения и реч, обработка на естествен език и т.н. Примерите включват конволюционни невронни мрежи (CNN) за задачи с изображения, повтарящи се невронни мрежи (RNN) за последователни данни и Трансформатори за задачи за обработка на естествен език.

Не забравяйте, че изборът на алгоритъма зависи до голяма степен от проблема, естеството на данните и изискванията на задачата.

Визуализация на данни

Подкана: Действайте като учител. Какви са някои методи за оценка на ефективността на моделите за машинно обучение?“

ChatGPT:

„Абсолютно оценката на ефективността на моделите за машинно обучение е ключов аспект на всеки проект за машинно обучение. Изборът на показатели за оценка зависи от вида на проблема с машинното обучение — регресия, класификация, групиране и т.н. Нека да разгледаме някои често срещани методи:

1. Класификационни показатели:

  • Прецизност: От прогнозите, които моделът е означил като положителни, колко са всъщност положителни.
  • Извикване (Чувствителност): От всички положителни класове в данните, колко моделът идентифицира правилно.
  • F1-резултат: Хармоничната средна стойност на прецизност и припомняне, която се опитва да намери баланса между прецизност и припомняне.
  • ROC-AUC (Работна характеристика на приемника — площ под кривата):ROC е вероятностна крива, а AUC представлява степента на разделимост. Той показва доколко един модел е способен да прави разлика между класове.
  • Средна абсолютна грешка (MAE): Това е средната стойност на абсолютната стойност на грешките. Той измерва средната големина на грешките в набор от прогнози, без да отчита тяхната посока.

2. Регресионни показатели:

  • Средна квадратна грешка (MSE): Това е средната стойност на квадратите на грешките. Той подчертава по-големите грешки пред по-малките.
  • Средна квадратна грешка (RMSE): Това е корен квадратен от средната стойност на квадратите на грешките. Подобно на MSE, но резултатът е в оригиналните единици на изхода.
  • R-квадрат (коефициент на определяне): Това измерва съотношението на дисперсията в зависимата променлива, която е предвидима от независимата променлива(и).
  • Резултат на силуета: Стойността на силуета измерва доколко една точка е подобна на собствения си клъстер (кохезия) в сравнение с други клъстери (отделяне).

3. Показатели за клъстериране:

  • Индекс на Davies-Bouldin: Това е мярка за средното сходство между всеки клъстер и неговия най-сходен. По-ниските стойности показват по-добро групиране.
  • Precision@k: Това се използва, когато редът, в който се препоръчват артикулите, има значение, като в система за препоръки.

4. За проблеми с класирането:

  • Средна точност при k (AP@k): Това се използва, когато искаме да знаем колко от най-добрите k препоръки са били полезни за потребителя.
  • „Абсолютно, създаването на ефективни и смислени визуализации е важен аспект от науката за данните. Ето няколко съвета:
    1.Разберете аудиторията си: Знайте кой ще използва вашите визуализации и каква информация трябва да получат от тях. Това ще ви помогне да проектирате вашите визуализации така, че да бъдат най-ефективни за вашата конкретна аудитория.
    2. Изберете правилния тип диаграма: В зависимост от това, което искате да съобщите, някои типове диаграми може да са по-добри от други. Например стълбовижните графики са отлични за сравняване на количества между категориите, линейните графики са най-добри за показване на тенденции във времето, а точковите диаграми са полезни за наблюдение на връзките между променливите.
    3. Опростеността е ключова: Избягвайте да правите вашите визуализации твърде сложни или претрупани. Основната цел е информацията да се предава ясно и ефективно. Ако зрителят трябва да отдели твърде много време за дешифриране на диаграмата ви, значи тя не върши работата си.
    4. Подписвайте по подходящ начин: Уверете се, че вашите оси, легенди, заглавия и точки с данни са правилно етикетирани. Това осигурява контекст и прави визуализацията по-лесна за разбиране.
    5. Използвайте последователни и подходящи мащаби: Когато сравнявате множество визуализации, уверете се, че използвате последователни мащаби. В една визуализация се уверете, че вашите мащаби са подходящи за вашите данни. Подвеждащите мащаби могат да изкривят тълкуването на данните.
    6. Цветът има значение: Използвайте цвета ефективно, за да подчертаете важни аспекти от вашата визуализация. Все пак имайте предвид зрителите с далтонисти и се уверете, че вашата визуализация остава смислена дори без цветови разграничения. Избягвайте да използвате твърде много цветове, тъй като това може да направи визуализацията объркваща.
    7. Разкажете история: Ефективната визуализация разказва история. Това не означава измисляне на разказ, а по-скоро подчертаване на прозренията и интересните точки във вашите данни.
    8. Проверявайте съотношението на страните: Съотношението на ширината към височината може влияят драстично на външния вид на визуализацията, а в някои случаи дори на нейната интерпретируемост. Опитайте различни съотношения, за да видите кое работи най-добре за вашите данни.
    9. Проверете работата си: Преди да финализирате която и да е визуализация, проверете я за точност и яснота. Правилно ли представяте данните? Ясно ли е посланието? Може ли нещо да бъде изтълкувано погрешно?
    10. Итерация: Рядко ще получите перфектната визуализация при първия си опит. Експериментирайте с различни типове и настройте визуализациите си въз основа на обратна връзка от други и вашия собствен критичен преглед.
    Не забравяйте, че целта на визуализацията на данни е да опрости сложните набори от данни в разбираеми визуализации. Винаги обмисляйте как можете да улесните другите да разберат прозренията от вашите данни.“

5. Кръстосано валидиране: Това е по-скоро техника, отколкото метрика. При кръстосано валидиране данните се разделят многократно и моделът се обучава при всяко разделяне. Избраната метрика се изчислява за всеки модел и резултатите се осредняват. Това помага да се гарантира ефективността на модела върху невидими данни.
Не забравяйте, че нито един метод за оценка не работи най-добре за всички видове проблеми. Ето защо е важно да се разбере проблемът, изискванията и допусканията, преди да се изберат показателите за оценка.“

Значението на визуализацията на данни

Популярни инструменти за визуализация на данни

Подкана: Действайте като учител. Защо визуализацията на данни е важна в науката за данните?

ChatGPT:

„Визуализирането на данни е критична част от науката за данните поради няколко причини:
1. Разбиране на данните: Визуализирането на данните помага за разбирането на моделите, тенденциите и корелациите, които може да не са очевидни в таблични или необработени данни. Например, може да е трудно да се разбере тенденцията в продажбите за даден период директно от необработените данни, но обикновена линейна графика може да я направи ясна.

2. Ефективно предаване на прозрения: Графиките и диаграмите са много по-интуитивни и ангажиращи от електронните таблици или отчетите. Те ви позволяват да представяте сложни данни по ясен и лесен за разбиране начин. Това помага както на техническите, така и на нетехническите заинтересовани страни да разберат лесно прозренията.
3. Скорост: Хората са визуално свързани; можем да обработваме и разбираме визуална информация по-бързо от текст. Следователно визуализациите помагат за по-бърз анализ на данни и вземане на решения.
4. Откриване на аномалии: Визуализирането на данни може да помогне за откриване на отклонения или аномалии в данните, които може да изискват допълнително проучване.
5. Подкрепа на разказа: Когато се комбинират с разказ, визуализациите могат да бъдат мощен инструмент за разказване на история с данни, помагайки да се подчертаят основните моменти и да се създаде убедителна аргументация за действие.
6. Проучвателен анализ на данни: Визуализациите са ключов компонент на проучвателния анализ на данни (EDA), който е съществена стъпка в науката за данните.

EDA включва разглеждане и описание на набора от данни от различни ъгли и под различни визуализации, за да се разбере какво се случва в данните.
Не забравяйте, че докато визуализацията на данни е мощна, също така е важно да я използвате отговорно. Погрешно представяне или изкривяване на данни може да доведе до неправилни заключения и решения. Обърнете внимание на използваните мащаби, оси и размери и се уверете, че те точно представят основните данни.“

Съвети за ефективна визуализация на данни

Подкана: Действайте като учител. Можете ли да изброите някои библиотеки на Python, използвани за визуализация на данни, и да предоставите кратко описание на всяка?

ChatGPT:

„Абсолютно! Python има няколко библиотеки за визуализация на данни, всяка със своите силни страни и случаи на използване. Ето някои от най-популярните:
1. Matplotlib: Това е най-широко използваната библиотека на Python за 2D графики. Може да създава широка гама от статични, анимирани и интерактивни сюжети в различни формати на хартиен носител. Matplotlib е страхотен за правене на прости лентови графики, линейни графики, хистограми и много други типове диаграми.
2. Seaborn: Създаден върху Matplotlib, Seaborn е интерфейс от високо ниво за рисуване на атрактивни и информативни статистически графики. Той предоставя по-удобен интерфейс на Matplotlib и има някои допълнителни типове чертежи. Работи много добре с обекти на рамка за данни на Pandas и осигурява по-добра естетика по подразбиране и вградени диаграми за статистическо изследване.
3.Визуализация на Pandas: Самият Pandas има вградени методи, които извикват функциите на Matplotlib директно . Това улеснява начертаването на данни директно от DataFrames и серии (структури от данни на Pandas).
4.Plotly: Plotly е библиотека, която ви позволява да създавате интерактивни графики, които можете да използвате в таблата за управление или уебсайтове (можете да ги запазите като html файлове или статични изображения). Това е особено добро за интерактивни табла за управление и презентации.
5. Bokeh: Подобно на Plotly, Bokeh е друга библиотека за създаване на интерактивни графики, табла за управление и приложения за данни. Той е насочен към създаване на визуализации за уеб браузъри и следователно идеален за уеб базирани табла за управление и приложения.
6. ggplot: Базирана на ggplot2 на R, Python версията на ggplot е система за чертане, която използва декларативен синтаксис. Вие декларирате връзките между вашите данни и графичните представяния, които искате да използвате, а ggplot се грижи за детайлите.
7. Altair: Това е декларативна библиотека за статистическа визуализация, която е изградена върху Вега и Вега-Lite. API на Altair е прост, приятелски настроен и последователен и има силен фокус върху най-добрите практики за ефективна визуализация.
Не забравяйте, че изборът на библиотека често зависи от специфичните изисквания на вашата задача, включително сложността на визуализациите, нуждата за интерактивност и обема на данните.

“

Моите Cheat Sheets и изходни кодове.

Подкана: Действайте като учител. Можете ли да дадете някои съвети за създаване на ефективни и смислени визуализации?

ChatGPT:

Ако сте стигнали дотук, благодарим ви!

Изпратете HTTP заявка до URL адреса на уеб страницата, до която искате да получите достъп. Сървърът отговаря на заявката, като връща HTML съдържанието на уеб страницата.

Непрекъснато актуализирам и добавям нови Cheat Sheets и изходни кодове за ваша полза. Наскоро създадох „ChatGPT cheat sheet“ и честно казано, не мога да си спомня ден, в който да не съм използвал ChatGPT от пускането му.

Също така, тук е моята електронна книга, която обяснява как може да се научи машинно обучение с помощта на ChatGPT.

Чувствайте се свободни да изберете един от Cheat Sheets или проекти, които да ви изпратя, като попълните формулярите по-долу

Ето моята «листа за измама на NumPy».

Ето изходния код на проекта за данни „Как да бъдем милиардер“.

Ето изходния код на проекта за данни „Задача за класификация с 6 различни алгоритъма, използващи Python.

Ето изходния код на проекта с данни „Дърво на решенията в анализа на енергийната ефективност“.

Ето изходния код на проекта за данни „DataDrivenInvestor 2022 Articles Analysis“.

В случай, че все още не сте член на Medium и искате да разширите знанията си чрез четене, ето моята „връзка“ за препоръка.

Ето моята електронна книга: „Как да научите машинно обучение с ChatGPT?“

„Машинното обучение е последното изобретение, което човечеството някога ще трябва да направи.“ Ник Бостром

Усъвършенствайте уменията си с ChatGPT, за да получите 99% лидер в Data Scientist