Pandassa luokitusmallit voidaan rakentaa käyttämällä erilaisia valvottuja oppimisalgoritmeja, kuten:
1. Päätöspuut: Panda-luokittelu päätöksentekopuilla sisältää päätöksentekomallin rakentamisen, joka jakautuu ominaisuustilaan pienempiin alajoukkoihin, kunnes jokainen alajoukko sisältää samaan luokkaan kuuluvia datapisteitä.
2. Lineaarinen syrjivä analyysi (LDA): LDA on luokittelumenetelmä, joka löytää lineaarisen yhdistelmän ominaisuuksia, jotka parhaiten erottaa eri tietoluokat. Se maksimoi luokan välisen varianssin suhteen luokan sisäiseen varianssiin, mikä tekee siitä hyödyllisen, kun luokissa on erilliset lineaariset rakenteet.
3. Logistinen regressio: Logistinen regressio on laajalti käytetty luokitusalgoritmi, joka arvioi tiettyyn luokkaan kuuluvan havainnon todennäköisyyden. Se rakentaa logistisen funktion, joka mallii ominaisuuksien ja luokan tarrojen välistä suhdetta.
4. Tukivektorikoneet (SVM): SVM on tehokas luokitustekniikka, jonka tavoitteena on löytää optimaalinen raja ominaisuustilassa olevien luokkien välillä. Se rakentaa hyperplanit, jotka erottavat eri luokkien datapisteet enimmäismarginaalilla.
5. k-naapurit (K-NN): K-NN luokittelee datapisteet, jotka perustuvat k:n samanlaisimpien naapureiden luokan tarroihin ominaisuustilassa. Uuteen tietopisteeseen on osoitettu luokka, jonka enemmistö edustaa naapureita.
6. naiivi Bayes: Naiivi Bayes on todennäköisyysluokittelumenetelmä, joka edellyttää luokan etiketin annettavan ominaisuuksien ehdollisen riippumattomuuden. Se laskee kunkin luokan takaosan todennäköisyyden, kun syöttöominaisuudet ja määrittelee datapisteet luokalle, jolla on suurin todennäköisyys.
Panda -luokitteluprosessi sisältää seuraavat vaiheet:
1. Tietojen valmistelu: Panda tarjoaa laajoja tiedonkäsittelyominaisuuksia puhdistaa, muuttaa ja valmistaa tietoja luokitusta varten. Tähän voi kuulua puuttuvien arvojen käsittely, kaksoisrivien poistaminen, ominaisuustekniikan ja tietojen normalisointi.
2. Mallikoulutus: Pandat voivat integroitua erilaisiin koneoppimiskirjastoihin, kuten Scikit-oppimiseen, luokittelumallien tehokkaaseen kouluttamiseen. Asianmukainen luokittelija valitaan luokitteluongelman luonteen ja tietojen ominaisuuksien perusteella.
3. mallin arviointi: Luokittelumallin koulutuksen jälkeen sen suorituskykyä arvioidaan käyttämällä erilaisia mittareita, kuten tarkkuutta, tarkkuutta, muistamista ja F1-pisteitä. Tämä auttaa arvioimaan mallin kykyä luokitella tietopisteet oikein.
4. Ennusteet ja tulkinta: Kun malli on koulutettu ja arvioitu, se voi tehdä ennusteita uusista, näkymättömistä tiedoista. Analysoimalla ennusteita ja mallin suorituskykyä voidaan saada arvokkaita oivalluksia päätöksentekoon ja ongelmanratkaisuun.
Panda -luokittelu on monipuolinen ja laajalti sovellettava työkalu tehtäviin, kuten asiakassegmentointi, tunteiden analyysi, petosten havaitseminen, luottoriskien arviointi, lääketieteellinen diagnoosi ja paljon muuta. Sen avulla käyttäjät voivat rakentaa ja ottaa käyttöön vankkoja luokitusmalleja merkityksellisen tiedon purkamiseksi ja tietoon perustuvien tietojen tekemiseksi.