介紹

如果你從事數(shù)據(jù)科學(xué)研究有一段時間了，那么pandas, scikit-learn seaborn和matplotlib這些庫你都應(yīng)該非常的熟悉。

如果您想要擴展您的視野，學(xué)習(xí)一些更少見但同樣有用的庫。在本文中，我將向您展示一些不太為人所知的但是卻非常好用的python庫。

imbalanced-learn

如果你過去一直在構(gòu)建一些有監(jiān)督的機器學(xué)習(xí)模型，你就會知道目標變量中的類別不平衡可能是一個大問題。這是因為在少數(shù)類中沒有足夠的例子來讓算法學(xué)習(xí)模式。

一個解決方案是創(chuàng)建一些合成樣本，通過使用例如SMOTE(合成少數(shù)群體過采樣技術(shù))來增加少數(shù)群體類的學(xué)習(xí)。

幸運的是，imbalance-learn庫將幫助您在任何不平衡數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)這一技術(shù)。

您可以通過在終端上執(zhí)行以下命令來安裝imbalance-learn庫。

pip install imbalanced-learn

為了演示如何平衡數(shù)據(jù)集，我們將使用sklearn下載乳腺癌數(shù)據(jù)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()

下面看目標變量的分布。

df.target.value_counts()

數(shù)據(jù)集確實是均勻分布的，盡管它不是非常不平衡:我們有357名乳腺癌患者和212名健康患者。

我們看看能不能讓它更平衡一點。我們將使用SMOTE對0類進行過采樣。

from imblearn.over_sampling import SMOTE
oversample = SMOTE()
X_oversample, y_oversample = oversample.fit_resample(data.data, data.target)
pd.Series(y_oversample).value_counts()

如你所見，數(shù)據(jù)集現(xiàn)在已經(jīng)完全平衡了。每個類有357個實例。作為我們操作的結(jié)果，創(chuàng)建了145個人工實例。

statsmodels

這是另一個很棒的庫，專門用來建立統(tǒng)計模型。我通常用它來擬合線性回歸

它真的很容易使用，你可以馬上得到很多關(guān)于模型的信息，比如R2 BIC、AIC、置信度和它們相應(yīng)的p值。當使用scikit-learn的線性回歸時，這些信息更難以獲取。

讓我們看看如何使用這個庫來適應(yīng)線性回歸模型。讓我們先下載一個波士頓房價數(shù)據(jù)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()

上面是我們的數(shù)據(jù)集的前五行。有13個特征，我們可以看到一個目標變量是一個連續(xù)的數(shù)字。這是一個完美的回歸數(shù)據(jù)集。

現(xiàn)在讓我們使用pip安裝統(tǒng)計模型庫

pip install statsmodels

現(xiàn)在，我們可以使用以下代碼嘗試將線性回歸模型與我們的數(shù)據(jù)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()
print(print_model)

我們剛剛將一個線性回歸模型擬合到這個數(shù)據(jù)集上，并打印出了該模型的詳細摘要。您可以很容易地閱讀所有重要信息，在必要時重新調(diào)整功能，并重新運行模型。

我發(fā)現(xiàn)與scikit-learn版本相比，使用statsmodels進行回歸更容易，因為我需要的所有信息都在這個簡短的報告中。

missingno

missingno是另一個有用的庫。它可以幫助您可視化缺失值的分布。

您可能已經(jīng)習(xí)慣使用isnull()函數(shù)檢查pandas中的缺失值。這可以幫助您獲取每列缺失值的數(shù)量，但不能幫助您確定它們的位置。這正是missingo變得有用的時候。

你可以使用下面的命令安裝庫:

pip install missingno

現(xiàn)在，讓我們演示如何使用missingo來可視化缺失的數(shù)據(jù)。為了做到這一點，我們將從Kaggle下載預(yù)期壽命數(shù)據(jù)集。

然后可以使用read_csv()函數(shù)加載數(shù)據(jù)集，然后從missingno庫調(diào)用matrix()函數(shù)。

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。如果懷疑丟失的值位于某個特定位置或遵循某個特定模式，那么它將非常有用。

總結(jié)

以上三個庫非常的有用，通過使用它們可以簡化我們的操作，提高我們的工作效率。

作者：Magdalena Konkiewicz