Innfor datascience refererer pandas-klassifisering til å tilordne klassemerket til datapunkter ved bruk av Python-pandas-biblioteket sammen med maskinlæringsalgoritmer. Vanlige tilnærminger inkluderer:
- Beslutningstreer: Rekursivt partisjonere funksjonsrommet til hver delmengde inneholder datapunkter av samme klasse.
- Lineær diskriminantanalyse (LDA): Finner en lineær kombinasjon av funksjoner som best skiller klassene.
- Logistisk regresjon: Estimerer sannsynligheten for at en observasjon tilhører en spesifikk klasse.
- Support Vector Machines (SVM): Finner den optimale grensen mellom klassene med maksimal margin.
- k-nærmeste naboer (k-NN): Klassifiserer datapunkter basert på klassemerket til deres nærmeste naboer.
- Naive Bayes: Beregner den posteriore sannsynligheten for hver klasse gitt inngangsfunksjonene.
Prosessen innebærer generelt datapreparering, modelltrening, evaluering ved bruk av metrikker som nøyaktighet og F1-score, og prediksjon på nye data. Pandas-klassifisering brukes i svindelavdekning, sentimentanalyse, medisinsk diagnose og mer.