Qual a Classificação dos Pandas?

Em ciência de dados, classificação com pandas refere-se à atribuição de rótulos de classe a pontos de dados usando a biblioteca Python pandas junto com algoritmos de machine learning. Abordagens comuns incluem:

• Árvores de Decisão: Particionam recursivamente o espaço de características até que cada subconjunto contenha pontos de dados da mesma classe.
• Análise Discriminante Linear (LDA): Encontra uma combinação linear de características que melhor separa as classes.
• Regressão Logística: Estima a probabilidade de uma observação pertencer a uma classe específica.
• Máquinas de Vetores de Suporte (SVM): Encontra a fronteira ótima entre classes com margem máxima.
• k-Vizinhos Mais Próximos (k-NN): Classifica pontos de dados com base nos rótulos de classe dos seus vizinhos mais próximos.
• Naive Bayes: Calcula a probabilidade posterior de cada classe dadas as características de entrada.

O processo geralmente envolve preparação de dados, treino do modelo, avaliação usando métricas como acurácia e F1-score, e previsão em novos dados. Classificação com pandas é usada em deteção de fraude, análise de sentimento, diagnóstico médico e mais.