knyazzzzz / pet-projects-ml Goto Github PK

Data science (machine learning) python pet-projects, including the most important methods/attributes to work with dataframes, train models and predict results

• pet_proj_ml_titanic

Первый проект, показана работа с основными методами sklearn для организации работы деревьев решений - DecisionTrees, выбор метрик и их сравнение/варьирование в зависимости от конкретной задачи, а также различные диаграммы и другие методы визуализации полученных результатов встроенными методами pandas, sklearn

pandas

.read_csv()🦎.drop()🦎.get_dummies()🦎.fillna()🦎.melt()

sklearn

tree.DecisionTreeClassifier()🦎.fit()🦎train_test_split()🦎.score()🦎.predict()🦎.predict_proba()🦎cross_val_score()🦎GridSearchCV()🦎.best_params_🦎.best_estimator_🦎precision_score()🦎recall_score()🦎.plot_roc_curve()🦎.plot_precision_recall_curve()🦎.plot_confusion_matrix()

seaborn & numpy

np.where()🦎sns.lineplot()

Подробное описание в самом блокноте проекта

• pet_proj_rand_forests

На двух датасетах показана работа с основными методами sklearn для организации работы группы деревьев решений - RandomForest, методы визуализации важности (влияния на результат) фичей

sklearn

tree.RandomForestClassifier()🦎n_estimators🦎.feature_importances_

numpy

np.random.seed()

Подробное описание в самом блокноте проекта