Data Science. Практика

* Функции для выбора признаков, такие как SelectKBest и RFE

5. Расширенные возможности для оценки моделей:

* Функции для кросс-валидации, такие как KFold, StratifiedKFold и TimeSeriesSplit

* Функции для рандомизированной проверки, такие как ShuffleSplit и RepeatedKFold

* Функции для оценки сбалансированных данных, такие как balanced\_accuracy\_score и fbeta\_score

6. Расширенные возможности для обработки текстовых данных:

* Функции для токенизации текста, такие как CountVectorizer и TfidfVectorizer

* Функции для преобразования текста в числовые признаки, такие как Word2Vec и Doc2Vec

7. Расширенные возможности для обработки изображений:

* Функции для масштабирования и изменения размера изображений, такие как resize и rescale

* Функции для преобразования изображений в числовые признаки, такие как extract\_patches\_2d и hog

8. Расширенные возможности для обработки временных рядов:

* Функции для преобразования временных рядов в числовые признаки, такие как DateOffset и TimeGrouper

* Функции для прогнозирования временных рядов, такие как SimpleExpSmoothing и HoltWinters

9. Scikit-learn API:

* API позволяет пользователям легко интегрировать модели Scikit-learn в свои приложения и проекты.

10. Scikit-learn документация:

* Подробная и полная документация, включающая описание функций, примеры кода и руководства по использованию библиотеки.

11. Scikit-learn учебные ресурсы:

* Учебные ресурсы, такие как видеоуроки, статьи и учебные материалы, которые помогают новичкам освоить библиотеку и улучшить свои навыки в области машинного обучения.

4. Scikit-learn сообщество:

* Активное сообщество пользователей, которые могут помочь в решении проблем, ответить на вопросы и обсудить новые идеи и подходы в области машинного обучения.

5. Scikit-learn расширения и дополнения:

* Множество расширений и дополнений, созданных сообществом, которые расширяют возможности библиотеки и позволяют решать более сложные задачи.

6. Scikit-learn конференции и мероприятия:

* Регулярные конференции и мероприятия, посвященные машинному обучению и использованию Scikit-learn, которые позволяют пользователям обсудить последние достижения в области машинного обучения и поделиться опытом.

7. Scikit-learn тестирование и поддержка:

* Регулярное тестирование и поддержка библиотеки, обеспечивающие ее стабильность и надежность.

8. Scikit-learn интеграция с другими библиотеками:

* Интеграция с другими популярными библиотеками Python, такими как NumPy, Pandas, Matplotlib и Seaborn, обеспечивающая гибкость и масштабируемость решений.

Эти возможности делают библиотеку Scikit-learn мощным инструментом для обработки данных и машинного обучения, который может быть использован для решения различных задач в различных областях. Кроме того, библиотека является открытым исходным кодом и имеет активное сообщество пользователей, которые могут помочь в решении проблем и предоставлять поддержку.

Глава 1: Работа с текстовыми данными

– Парсинг текстовых файлов

– Очистка и преобразование текстовых данных

– Анализ частот словарного запаса

– Создание словоря дял анализа текстов

– Удаление стоп-слов и лемматизация

– Создание словосочетаний (n-грамм)

– Анализ текстов с помощью классификации и кластеризации

Текстовые данные являются одним из самых распространенных типов данных, с которыми мы сталкиваемся каждый день. В этой главе мы рассмотрим, как работать с текстовыми данными без подключения к Интернету.

Парсинг текстовых файлов

Парсинг текстовых файлов является первым шагом в обработке текстовых данных. Мы можем использовать различные библиотеки Python, такие как `pandas`, `numpy` и `re`, чтобы прочитать текстовые файлы и преобразовать их в удобный для анализа формат.

После парсинга текстовых файлов мы обычно сталкиваемся с различными проблемами, такими как неоднородность форматов, лишние пробелы и знаки препинания. Мы можем использовать различные методы очистки и преобразования текстовых данных, такие как удаление стоп-слов, перевод текста в нижний регистр и нормализация текста.

Пример кода на языке Python для парсинга текстовых файлов:

```python

# Импорт необходимых модулей

import re

# Определение функции для парсинга текстового файла

def parse_text_file(file_path):

# Открытие файла в режиме чтения