Inden for datavidenskab refererer pandas-klassificering til tildeling af klasseetiketter til datapunkter ved hjælp af Python-biblioteket pandas sammen med maskinlæringsalgoritmer. Almindelige tilgange omfatter:
- Beslutningstræer: Rekursivt opdeler funktionsrummet, indtil hver delmængde indeholder datapunkter af samme klasse.
- Lineær diskriminantanalyse (LDA): Find en lineær kombination af funktioner, der bedst adskiller klasser.
- Logistisk regression: Estimerer sandsynligheden for, at en observation tilhører en bestemt klasse.
- Support Vector Machines (SVM): Find den optimale grænse mellem klasser med maksimal margin.
- k-Nærmeste Naboer (k-NN): Klassificerer datapunkter baseret på klasseetiketterne for deres nærmeste naboer.
- Naive Bayes: Beregner den posterior sandsynlighed for hver klasse givet inputfunktionerne.
Processen involverer generelt dataforberedelse, modeltræning, evaluering ved hjælp af mål som nøjagtighed og F1-score, og forudsigelse på nye data. Pandas-klassificering bruges til svindeldetektion, sentimentanalyse, medicinsk diagnose og meget mere.
