Inom datavetenskap syftar pandas-klassificering på att tilldela klassetiketter till datapunkter med hjälp av Python-biblioteket pandas tillsammans med maskininlärningsalgoritmer. Vanliga metoder inkluderar:
- Beslutsträd: Partitionerar rekursivt funktionsutrymmet tills varje delmängd innehåller datapunkter av samma klass.
- Linjär diskriminantanalys (LDA): Hittar en linjär kombination av egenskaper som bäst separerar klasser.
- Logistisk regression: Uppskattar sannolikheten att en observation tillhör en specifik klass.
- Support Vector Machines (SVM): Hittar den optimala gränsen mellan klasser med maximal marginal.
- k-Nearest Neighbors (k-NN): Klassificerar datapunkter baserat på klassetiketter för deras närmaste grannar.
- Naive Bayes: Beräknar posteriorisannolikheten för varje klass givet inmatningsegenskaperna.
Processen innebär generellt datapreparation, modellträning, utvärdering med mått som accuracy och F1-score, och prediktion på nya data. Pandas-klassificering används i bedrägeridetektering, sentimentanalys, medicinsk diagnostik och mer.
