Verschiedene Tools, die für die Durchführung von Datenanalyse und maschinellem Lernen in Python erforderlich sind

Maschinelles Lernen, ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, ist ein sehr umfangreiches und auf statistische Berechnungen ausgerichtetes Gebiet, in dem man nicht nur gut in der Statistik sein muss, sondern auch gut darin sein muss, die Daten zu visualisieren und vorzuverarbeiten. Für die Durchführung von Aktivitäten im Zusammenhang mit maschinellem Lernen verwenden viele Forscher und Wissenschaftler verschiedene Methoden wie die Verwendung handgeschriebener statistischer Algorithmen oder die Durchführung derselben mithilfe von Excel und verschiedenen Programmiersprachen.

Eine solche Programmiersprache, die im Hinblick auf ML immer beliebter wird, ist zweifellos Python. Dies ist eine objektorientierte Programmiersprache, die über viele integrierte Bibliotheken sowie Bibliotheken von Drittanbietern verfügt, die bei der einfachen Durchführung von Datenanalysen und maschinellem Lernen helfen. Dies liegt daran, dass die für diese Aufgabe erforderlichen Algorithmen bereits in diesen Bibliotheken eingebettet sind und man sie nur aufrufen muss und ihre Arbeit innerhalb weniger Minuten erledigt ist.

Aufgrund seiner effizienten Ausführung von ML-Aktivitäten erfreut sich Python auf dem Markt großer Beliebtheit und wird von vielen Datenwissenschaftlern intensiv genutzt. Viele Top-Organisationen stellen Python-Programmierern im Vergleich zu R-, Scala- und Java-Programmierern auch riesige Pakete zur Verfügung. Sehen wir uns also an, welche Bibliotheken im Allgemeinen für die Durchführung von ML- und Datenanalyseaktivitäten benötigt werden:

Bibliotheken, die im Allgemeinen zur Durchführung von ML- und Datenanalyseaktivitäten verwendet werden

Pandas

Pandas ist eine der wichtigsten Bibliotheken, die jeder Datenwissenschaftler und -analyst benötigt. Diese Bibliothek enthält verschiedene Funktionen wie das Importieren der notwendigen Datei, mit der wir beispielsweise arbeiten möchten. CSV, Xls, xlsx, tsv usw. Nach dem Importieren des erforderlichen Datensatzes können wir mit dieser Bibliothek auch den Datentyp der Spalten im Datensatz überprüfen und dann den Spaltendatentyp nach unserer Wahl ändern, d. h. von kategorisch auf numerisch oder float, boolesch. Nachdem der Spaltenwechsel abgeschlossen ist, können wir viele Dinge tun, wie z. B. die Nullwerte im Datensatz interpolieren oder die Nullwerte löschen, die Nullwerte füllen, die Spalten transponieren, verschiedene Datensätze verketten, die Datensätze zusammenführen usw. Dies ist eine sehr leistungsstarke Bibliothek und gilt als viel besser als Pyspark für maschinelles Lernen.

Numpy

Dies ist eine weitere leistungsstarke Bibliothek, die von Data Scientist verwendet wird. Die vollständige Form dieser Bibliothek ist Numeric Python. Diese Bibliothek hilft bei der Lösung verschiedener berechnungsbezogener Probleme und der Konvertierung des Datensatzes in eine Standardverteilung, eine Gaußsche Verteilung, beim Mischen des Datensatzes, beim Konvertieren des Datentyps der Spalten und vielem mehr. Diese Bibliothek hilft auch bei der Erstellung von Dummy-Datensätzen durch die Verwendung von Zufallszahlen, Linspace, Zufallszahlen usw. Mit dieser Bibliothek können Benutzer ihre Daten auch im .npz-Format speichern, das dann für weitere Berechnungen verwendet werden kann, anstatt den gesamten Code immer wieder neu schreiben zu müssen. Es gibt viele weitere Funktionen, die mit dieser Bibliothek ausgeführt werden können. Für eine ordnungsgemäße Dokumentation können Sie die offizielle Website von Numpy besuchen, nämlich numpy.org.

Matplotlib

Eine leistungsstarke Bibliothek, die im Allgemeinen zur Datenvisualisierung verwendet wird und verschiedene Diagramme erstellt, um die Trendanalyse in unseren Daten zu erstellen. Die Matplotlib-Bibliothek ist die am meisten bevorzugte Bibliothek für die Lösung verschiedener Kaggle- und Hackathon-Wettbewerbe sowie für die Lösung realer Fälle. Das Beste an dieser Bibliothek ist, dass sie schnell ist und die Grafiken innerhalb von Sekunden auf dem Bildschirm generiert werden. Zu den gebräuchlichsten Diagrammen, die mit dieser Bibliothek erstellt werden können, gehören Balkendiagramme, Histogramme (Wahrscheinlichkeitsdichte), Kreisdiagramme, Streudiagramme, Liniendiagramme, Sinusdiagramme, 3D-Diagramme usw. Um diese Bibliothek richtig zu verstehen, können Sie die offizielle Website matplotlib.org besuchen.

Seabornn

Dies ist eine weitere Datenvisualisierungsbibliothek, bei der es sich um eine High-Level-API handelt, die auf Matplotlib aufbaut. Es ermöglicht Benutzern, ihre Diagramme auf sehr schöne Weise zu visualisieren, anstatt die altmodischen Diagramme zu verwenden. Außerdem können Benutzer den Trend ihrer Daten sehen, indem sie verschiedene Funktionen wie Farbton, Farben und viele mehr verwenden. Die mit dieser Bibliothek erstellten Diagramme stehen bei Datenwissenschaftlern und -forschern aus demselben Grund an zweiter Stelle: Sie sind sehr schnell.

Plotly

Plotly fällt, wie der Name schon sagt, auch in die Kategorie der Datenvisualisierungsbibliotheken mit High-Level-API. Diese Bibliothek hilft bei der dynamischeren Visualisierung der Daten, da sie es Benutzern ermöglicht, verschiedene Punkte zu sehen, indem sie mit der Maus über das Diagramm fahren, den Bildschirm schwenken, das Diagramm durch Einstellen von Timern animieren, Abschnitte des Diagramms ausschneiden, um verschiedene Schwankungen zu sehen, und vieles mehr. Diese Bibliothek wird im medizinischen Bereich zur Visualisierung von Gehirnabschnitten, Krebserkrankungen, Lungenentzündungen und anderen Krankheiten verwendet. Die Bibliothek wurde offiziell von Plotly-Mitarbeitern erstellt und ermöglicht verschiedene Arten von Datenvisualisierungsdiagrammen und Glyphen wie Streudiagramme, Liniendiagramme, Sunburst-Diagramme, Balkendiagramme und viele mehr. Für weitere Informationen besuchen Sie die offizielle Website und lesen Sie die Dokumentation. Der Link zur Website lautet plotly.com.

Scikit Learn

Wenn es darum geht, maschinelles Lernen mit Python durchzuführen, würde Scikit Learn immer ins Auge fallen. Auf diese Weise können Benutzer alle erforderlichen Klassifizierungs- und Regressionsalgorithmen importieren und verschiedene Arbeiten im Zusammenhang mit Feature Engineering ausführen, z. B. die Daten standardisieren, normalisieren, die Daten in Training, Test und Validierung aufteilen, Klassifizierungsberichte erstellen, die Gewichtungen und Verzerrungen der Daten für regressionsbasierte Probleme ermitteln, die Daten entweder durch Downsampling oder Upsampling ausgleichen und vieles mehr. Dies ist die am meisten bevorzugte Bibliothek aller Datenwissenschaftler, die mit Python arbeiten und dabei helfen, die meisten Probleme in der realen Welt zu lösen.

Alle oben genannten Bibliotheken können über die Eingabeaufforderung per Pip installiert werden und können über pypi.org heruntergeladen werden, wo die ordnungsgemäße Installation dieser Bibliotheken bereitgestellt wird, oder kann über die offizielle Website durchgeführt werden. Für ein besseres Erlebnis sollten Sie außerdem das Jupyter Notebook verwenden, da es eine sehr schöne Datenvisualisierung innerhalb seiner Konsole ermöglicht.

Abschluss

Verwenden Sie diese Bibliotheken, wenn Sie ML- und Datenanalysearbeiten mit Python durchführen möchten, da diese Ihnen dabei helfen können, Ihre Ergebnisse schneller zu erhalten und Ihnen auch dabei helfen, Ihre Daten richtig zu visualisieren sowie Ausreißer jeglicher Art aus Ihren Daten zu entfernen.