От структурного анализа к развертыванию вашей модели: подробное руководство доктора Эрнесто Ли

Доктор Ли, преподаватель науки о данных/аналитики данных из колледжа Майами Дейд, представляет исчерпывающую дорожную карту из 10 шагов, которая поможет начинающим специалистам по данным решать сложные задачи и преуспевать в этой области. Следуйте этому руководству, чтобы развить глубокое понимание процесса науки о данных, а также моральный или основной смысл каждого шага.

  1. Структурный анализ. Начните свое путешествие, импортировав необходимые библиотеки, загрузив набор данных и изучив его структуру. Ознакомьтесь с типами данных, измерениями и переменными, заложив прочную основу для последующих этапов. Крайне важно понимать набор данных и обращаться к словарю данных за контекстом. Мораль. Четкое понимание структуры данных поможет вам принимать обоснованные решения на протяжении всего процесса обработки данных.
  2. Исследование качества. Выявляйте повторяющиеся записи, нулевые значения, отсутствующие данные и выбросы, а затем устраняйте эти проблемы, чтобы обеспечить качество данных. Чистый набор данных прокладывает путь к точной информации и надежным моделям. Мораль. Высококачественные данные составляют основу успешных проектов по науке о данных, поскольку они напрямую влияют на достоверность ваших результатов.
  3. Простое простое исследование контента: исследуйте распределения, шаблоны и взаимосвязи признаков в вашем наборе данных. Этот предварительный анализ помогает выявить основные тенденции и потенциальные проблемы, требующие дальнейшего изучения. Мораль. Базовое исследование содержания готовит почву для более глубокого анализа, позволяя вам выдвигать гипотезы и уточнять свое внимание.
  4. Полный исследовательский анализ данных (EDA): проводите одномерный, двумерный и многомерный анализ для выявления скрытых закономерностей и взаимосвязей в данных. Тщательно документируйте свои идеи, так как это один из самых важных шагов в этом процессе. Мораль: всесторонний EDA позволяет вам полностью понять данные, получить ценную информацию и определить области для дальнейшего изучения или разработки функций.
  5. Выбор функций с данными. Исправьте отсутствующие значения и удалите неиспользуемые столбцы. Устраните некоррелированные признаки с низкой дисперсией и устраните мультиколлинеарность, чтобы уточнить набор данных для оптимальной производительности модели. Мораль. Эффективный выбор признаков снижает уровень шума, улучшает интерпретируемость модели и помогает предотвратить переоснащение.
  6. Выбор признаков с помощью моделей. Используйте основанные на моделях методы для определения важных признаков путем изучения коэффициентов, p-значений, коэффициента инфляции дисперсии (VIF), анализа основных компонентов (PCA) и рекурсивного исключения признаков (RFE). . Мораль: выбор функций на основе модели обеспечивает дополнительный уровень проверки, гарантируя, что наиболее информативные функции будут сохранены для моделирования.
  7. Нормализация, стандартизация и кодирование. Предварительно обработайте данные путем нормализации или стандартизации числовых переменных, кодирования категориальных переменных и обработки любой повторной выборки, необходимой для сбалансированных наборов данных. Мораль. Надлежащая предварительная обработка данных гарантирует, что ваши модели смогут эффективно учиться на данных и давать точные, непредвзятые прогнозы.
  8. Обработка алгоритмов. Пропустите свои данные через несколько алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения, чтобы получить базовые показатели производительности. Используйте k-кратную перекрестную проверку для надежной оценки производительности и выбора модели. Мораль. Тестирование различных алгоритмов помогает определить наиболее эффективные модели для решения конкретной проблемы, что позволяет принимать обоснованные решения о том, какие модели следует оптимизировать и развертывать.
  9. Оптимизация модели. Определите 2–3 лучшие модели на основе их производительности и настройте их с помощью настройки гиперпараметров для достижения наилучших возможных результатов. Мораль. Оптимизация моделей гарантирует, что вы извлечете максимальную прогностическую силу из выбранных вами моделей, что приведет к более точным и надежным выводам.
  10. Развертывание модели и пользовательский интерфейс. Разверните выбранную модель, предпочтительно как микросервис с API. Наконец, создайте удобный интерфейс для беспрепятственного взаимодействия с вашей моделью. Мораль. Эффективное развертывание модели и удобный интерфейс позволяют заинтересованным сторонам легко получать доступ к выводам вашей модели и использовать их, максимизируя ценность и влияние вашей работы по обработке и анализу данных.

10-шаговая дорожная карта доктора Ли представляет собой структурированный подход к решению проблем науки о данных, помогая вам от первоначального исследования данных до окончательного развертывания модели. Следуя этому подробному руководству и понимая мораль каждого шага, вы будете хорошо подготовлены к решению даже самых сложных проблем с данными и окажете значимое влияние на мир науки о данных.