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        侵權投訴

        重點介紹數據科學領域需要知道的五大關鍵概念

        2020-09-30 15:44 ? 次閱讀

        本文將重點介紹一些數據科學領域的關鍵概念,掌握它們對于你今后的職業生涯大有益處。這些概念或許你已經了解,或許你還未掌握。不論你現在是否清楚,筆者的目的是向你專業地解釋為何它們至關重要。

        多重共線性、獨熱編碼、欠采樣和過采樣、誤差度量以及敘事能力,這是筆者在想到專業數據科學家日常工作時首先想到的關鍵概念。敘事能力或許算是技能和概念的結合,但筆者在此還是想強調它在數據科學家工作中的重要性。我們開始吧!

        多重共線性

        多重共線性雖然看起來又長又拗口,拆開來看還是易于理解的?!岸嘀亍敝笖盗慷?,“共線性”則意味著線性相關。多重共線性可以描述為在回歸模型中,兩個或多個解釋變量解釋相似信息或高度相關。這一概念之所以引起關注,有以下幾個原因。

        對于某些建模技術來說,多重共線性可能導致過擬合,最終降低模型性能。冗余數據時有出現,模型中的所有特征或屬性并非都是有必要的。因此,可以采用某些方法來找到應該被刪除的特征,正是它們導致了多重共線性。

        方差膨脹系數(VIF)

        相關矩陣

        數據科學家們經常使用這兩種技術,尤其是相關矩陣和相關圖——通常用某種熱圖進行可視化,而VIF則不太為人所知。VIF值越高,該特征對回歸模型的用處就越小。

        獨熱編碼

        獨熱編碼是模型中的一種特征轉換形式,你可以通過編碼來數值化地體現類別特征。盡管類別特征本身有文本值,但是獨熱編碼會將這些信息轉置,以便每個值都成為特征,行中的觀察值記為0或1。例如,假設我們有分類變量gender,獨熱編碼后的數字表示如下(之前表示為gender,之后表示為male/female):

        重點介紹數據科學領域需要知道的五大關鍵概念

        獨熱編碼處理前后對比

        如果你不僅要使用數字化的特征,還需要使用文本/類別特征創建數字表示,那么此轉換非常有用。

        采樣

        當你擁有的數據不足時,可以使用過采樣作為一種補償。假設在處理一個分類問題時,有一個如下例所示的少數類:

        如你所見,class_1的類只有少量數據,這意味著你的數據集是不平衡的,也就是所謂的少數類。

        有幾種過采樣方法。其中一種叫做SMOTE,即合成少數類過采樣技術(Synthetic Minority Over-samplingTechnique)。SMOTE的實現方式之一是采用K近鄰(K-neighbor)算法來找到最近的點以合成樣本。也有類似的技術反其道而行之,進行欠采樣。

        當類或回歸數據中有離群值時,如果你希望確保模型運行在最能體現數據集的采樣結果之上,那么這些技術便能派上用場。

        誤差度量

        在數據科學中,有很多用于分類模型和回歸模型的誤差度量。以下是一些可以專門用于回歸模型的方法:

        重點介紹數據科學領域需要知道的五大關鍵概念

        對回歸模型來說,上述誤差度量中最常用的兩種是MSE(均方誤差)和RMSE(均方根誤差):

        MSE:平均絕對誤差回歸損失(引自sklearn)

        RMSE:均方根誤差回歸損失(引自sklearn)

        對于分類模型來說,可以用精度和ROC曲線下的面積(AUC,Area Under the Curve)來評價模型的性能。

        敘事能力

        敘事概念的重要性怎么強調都不為過。它可以被定義成一種概念或技能,但定義本身并不重要。重要的是,如何在商業環境中展現出自己解決問題的能力。許多數據科學家總是只關注模型的精度,但卻無法理解整個商業過程。該過程包括:

        業務是什么?

        問題是什么?

        為何需要數據科學?

        數據科學在其中的目標是什么?

        何時能得到可用結果?

        如何應用我們的結果?

        我們的結果有什么影響?

        如何分享我們的結果和整個過程?

        上述問題與模型本身或提升精度無關,重點是如何使用數據來解決公司的問題。與利益相關者和非技術領域的同事相熟對此是大有助益的,在運行基礎模型之前,你需要和產品經理一道評估問題,和數據工程師一起收集數據。在模型過程結束時,你將向關鍵人員介紹結果,這些人最喜歡看可視化結果,因此掌握呈現和交流的技能也是有益的。

        對于數據科學家和機器學習工程師來說,有許多需要掌握的關鍵概念。本文介紹的5點,你了解了嗎?
        責編AJX

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        長虹美菱實現N個設備連接點的“1+2+1+N”的5G+工業互聯網落地實踐

        已完成部署的首臺工業PON和七個5G應用場景:基于5G的生產數據看板大屏、基于5G的壓縮機智能防差錯....
        的頭像 lhl545545 發表于 09-29 10:52 ? 384次 閱讀
        長虹美菱實現N個設備連接點的“1+2+1+N”的5G+工業互聯網落地實踐

        如何理解unsigned char buffer這個參數?

        //讀取數據,保存在DF_buffer[]數組中 void M25P80_buf_ToRam(unsigned char buffer,unsigned int start_address,unsigne...
        發表于 08-24 08:00 ? 0次 閱讀
        如何理解unsigned char buffer這個參數?

        請問數據分包發送和接收該怎么寫呢?

        發表于 08-13 01:06 ? 0次 閱讀
        請問數據分包發送和接收該怎么寫呢?

        HA1.2 的ZNP有能力處理 IAS設備的數據嗎?

        HA1.2 的ZNP有能力處理 IAS設備的數據嗎
        發表于 08-07 10:47 ? 0次 閱讀
        HA1.2 的ZNP有能力處理 IAS設備的數據嗎?

        請問如何更新電子產品里面的數據?

        我有個電子作品,這個作品的數據被我放到內存卡里了,每次運行時,會讀取內存卡里的數據,但是數據要一個月一更新,每次都要拿回...
        發表于 08-06 07:44 ? 0次 閱讀
        請問如何更新電子產品里面的數據?

        如何通過2.4g傳輸到單片機以及單片機用2.4g發數據給電腦?

        2.4G無線模塊與電腦通訊, 我想用電腦發數據給通過2.4g傳輸到單片機以及單片機用2.4g發數據給電腦,但看了許多資料都不知道如何...
        發表于 07-24 08:01 ? 101次 閱讀
        如何通過2.4g傳輸到單片機以及單片機用2.4g發數據給電腦?

        為什么沒有Q31格式?不是32位的數據嘛?

        為什么沒有Q31格式?不是32位的數據嘛?
        發表于 07-21 15:01 ? 101次 閱讀
        為什么沒有Q31格式?不是32位的數據嘛?

        串口的RXD和TXD能和數據線復用嗎

        由于IO口得使用緊張,打算把板子上的RXD和TXD(即PA9、PA10)同時用作數據傳輸,也就是PA8~PA15用作為8位數據位...
        發表于 07-21 05:43 ? 101次 閱讀
        串口的RXD和TXD能和數據線復用嗎

        如何從SOF,EOL,DE和數據作為輸出進行解碼

        我可以獲得任何參考設計,用于解碼來自傳入視頻的嵌入式同步,1080 * 1920輸入視頻已同步SAV / EAV代碼,我需要從SOF,...
        發表于 07-17 09:48 ? 101次 閱讀
        如何從SOF,EOL,DE和數據作為輸出進行解碼

        請問怎樣屏蔽低8位口?

        原子你好,請問怎樣屏蔽低8位口(PD0-PD7),讀取高8位數據呢?(PD8-PD15)...
        發表于 07-16 00:04 ? 101次 閱讀
        請問怎樣屏蔽低8位口?

        串口接收數據亂碼的問題如何解決

          如標題所示,各種儀器儀表進行串口通訊,都可能遇到運行后發現串口數據出錯,接收到的都是亂碼,不知道是哪個環節出了問題,...
        發表于 06-30 14:45 ? 203次 閱讀
        串口接收數據亂碼的問題如何解決
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