在資料科學的實務應用中，非數值資料的處理和模型的有效評估至關重要。本篇著重探討如何使用 LabelEncoder 將非數值欄位轉換成機器學習模型可處理的數值型態，以及如何利用交叉驗證等技術來評估模型的效能，確保模型的穩健性和預測能力。這些技術的應用能有效提升資料分析的效率和準確性，進而支援更精準的商業決策。
編碼非數值欄位
在進行資料分析之前，需要將非數值欄位轉換為數值型態，以便於模型的訓練和預測。在這個例子中，我們使用 LabelEncoder 來編碼非數值欄位。
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
# 定義非數值欄位
categorical_cols = ['Sex', 'DM', 'HTN', 'Current Smoker', 'EX-Smoker']
# 建立 LabelEncoder 物件
label_encoder = LabelEncoder()
# 迴圈編碼非數值欄位
for i in categorical_cols:
data[i] = label_encoder.fit_transform(data[i])
編碼完成後，資料表中的非數值欄位將被轉換為數值型態。以下是編碼後的資料表前五行：
| Age | Weight | Length | Sex | BMI | DM | HTN | Current Smoker | EX-Smoker |… | | — | — | — | — | — | — | — | — | — |… | | 53 | 90 | 175 | 1 | 29.387755 | 0 | 1 | 1 | 0 |… | | 67 | 70 | 157 | 0 | 28.398718 | 0 | 1 | 0 | 0 |… | | 54 | 54 | 164 | 1 | 20.077335 | 0 | 0 | 1 | 0 |… | | 66 | 67 | 158 | 0 | 26.838648 | 0 | 1 | 0 | 0 |… | | 50 | 87 | 153 | 0 | 37.165193 | 0 | 1 | 0 | 0 |… |
看圖說話：
flowchart TD
A[原始資料] --> B[選擇非數值欄位]
B --> C[使用 LabelEncoder 編碼]
C --> D[編碼完成]
D --> E[資料表更新]
在這個流程中，我們首先選擇需要編碼的非數值欄位，然後使用 LabelEncoder 對這些欄位進行編碼。編碼完成後，資料表將被更新，以便於後續的分析和模型訓練。
實踐中的資料科學
資料科學是一個跨學科的領域，結合了統計學、電腦科學和領域知識來提取洞察力和知識從資料中。實踐中的資料科學涉及一系列的步驟，從資料收集和清理到模型建立和佈署。
缺失值檢測
檢測缺失值是資料預處理的一個重要步驟。可以使用 isnull() 函式來檢測資料中是否存在缺失值。例如：
any(X.isnull().sum())
這個函式會傳回 True 如果資料中存在缺失值，否則傳回 False。
類別分佈檢查
瞭解類別分佈是資料分析的一個重要步驟。可以使用 groupby() 函式來檢查類別分佈。例如：
print(data.groupby('Cath').size())
這個函式會傳回每個類別的樣本數。
獨立變數和依賴變數的分離
在進行預測模型建立之前，需要將獨立變數和依賴變數分離。可以使用 iloc() 函式來分離變數。例如：
X = data.iloc[:, 0:54] # 輸入特徵變數
y = data.iloc[:, -1] # 類別標籤
特徵選擇和標準化
特徵選擇是預測模型建立的一個重要步驟。可以使用 SelectKBest() 函式來選擇最重要的特徵。例如：
BestFeatures = SelectKBest(score_func=chi2, k=40)
fit = BestFeatures.fit(X, y)
這個函式會傳回最重要的 40 個特徵。
看圖說話：
flowchart TD
A[資料收集] --> B[資料清理]
B --> C[特徵選擇]
C --> D[模型建立]
D --> E[模型佈署]
看圖說話：
上述流程圖展示了實踐中的資料科學流程，從資料收集到模型佈署。每個步驟都非常重要，需要仔細進行以確保最終模型的準確性和有效性。
高科技理論與商業養成系統指引
在當今快速發展的商業環境中，企業需要不斷地更新和改進其商業模式，以保持競爭優勢。高科技理論與商業養成系統是企業發展的重要組成部分，它們可以幫助企業提高效率、降低成本和提高客戶滿意度。
高科技理論的應用
高科技理論的應用包括資料分析、人工智慧、雲端計算等。這些技術可以幫助企業更好地理解客戶需求、最佳化商業流程和提高決策效率。例如，資料分析可以幫助企業瞭解客戶行為和偏好，從而制定更有效的行銷策略。
商業養成系統
商業養成系統是指企業用於培養和發展員工的系統。這些系統可以包括培訓課程、導師計劃、績效評估等。商業養成系統可以幫助企業提高員工的技能和知識，從而提高企業的整體效率和競爭力。
高科技理論與商業養成系統的整合
高科技理論與商業養成系統的整合可以帶來多種好處。例如，企業可以使用資料分析技術來評估員工的績效和發展需求，從而制定更有效的培訓計劃。另外，企業還可以使用人工智慧技術來自動化一些商業流程，從而提高效率和降低成本。
案例分析
以下是一個案例分析：
假設有一家企業想要提高其客戶滿意度。該企業可以使用資料分析技術來瞭解客戶需求和偏好，從而制定更有效的行銷策略。同時，該企業還可以使用商業養成系統來培養和發展其員工，從而提高員工的技能和知識。
看圖說話：
flowchart TD
A[高科技理論] --> B[資料分析]
B --> C[人工智慧]
C --> D[雲端計算]
D --> E[商業養成系統]
E --> F[培訓課程]
F --> G[導師計劃]
G --> H[績效評估]
看圖說話：上述流程圖展示了高科技理論與商業養成系統的整合過程。首先，高科技理論包括資料分析、人工智慧和雲端計算等技術。然後，商業養成系統包括培訓課程、導師計劃和績效評估等。透過整合這些技術和系統，企業可以提高效率、降低成本和提高客戶滿意度。
分類別分析與模式探索
在進行下游活動之前，我們需要對資料集進行轉換。轉換後的資料集包含了多個變數，包括身體品質指數（BMI）、水腫（Edema）、低血鈉（LowTH）、左心室肥厚（LVH）、甲狀腺疾病（Thyroid Disease）等。同時，資料集也包含了性別（Sex）和肺部rale的資訊。
資料集轉換與探索
轉換後的資料集共有 5 行和 40 列，包含了多個變數的資訊。以下是轉換後資料集的部分內容：
| | BMI | Edema | LowTH | LVH | Thyroid Disease |… | Sex | | — | — | — | — | — | — |… | — | | 0 | 0.494721 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 |… | 1.0 | | 1 | 0.451314 | 1.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 |… | 0.0 | | 2 | 0.086105 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 |… | 1.0 | | 3 | 0.382846 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 |… | 0.0 | | 4 | 0.836058 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 |… | 0.0 |
分類別分析
分類別分析是一種監督式學習活動，目的是根據輸入資料預測目標變數的類別。為了進行分類別分析，我們需要將轉換後的資料集分割成訓練集和評估集。
訓練集和評估集
我們將資料集分割成訓練集和評估集，訓練集用於訓練模型，評估集用於評估模型的效能。
分類別演算法
我們使用了多種流行的分類別演算法，包括邏輯迴歸、決策樹、隨機森林等。這些演算法可以根據輸入資料預測目標變數的類別。
模型評估
我們使用了多種評估指標，包括準確率、精確率、召回率、F1分數等，來評估模型的效能。這些指標可以幫助我們瞭解模型的優缺點，並選擇最適合的模型。
看圖說話：
flowchart TD
A[資料集] --> B[轉換]
B --> C[分類別分析]
C --> D[訓練集和評估集]
D --> E[分類別演算法]
E --> F[模型評估]
F --> G[結果]
在上述流程圖中，我們可以看到分類別分析的基本步驟，包括資料集轉換、分類別分析、訓練集和評估集的分割、分類別演算法的選擇和模型評估。這些步驟可以幫助我們根據輸入資料預測目標變數的類別，並評估模型的效能。
資料科學實踐中的模型評估
在進行資料科學實踐時，模型評估是一個非常重要的步驟。它可以幫助我們瞭解模型的效能和準確度，從而對模型進行調整和最佳化。
資料分割
資料分割是模型評估的第一步。它涉及將原始資料分割成訓練集和測試集。訓練集用於訓練模型，而測試集用於評估模型的效能。一般來說，訓練集佔據了原始資料的80%，而測試集佔據了20%。
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=1)
邏輯迴歸
邏輯迴歸是一種常用的分類別演算法。它可以用於二元分類別問題，例如預測某個事件是否發生。
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
logreg = LogisticRegression(solver='liblinear')
交叉驗證
交叉驗證是一種用於評估模型效能的技術。它涉及將訓練集分割成多個子集，每個子集用於訓練和評估模型。這樣可以得到多個模型效能的估計值，從而得到更準確的模型效能評估。
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
from sklearn.metrics import cross_val_score
kfold = StratifiedKFold(n_splits=10)
logreg_cv_results = cross_val_score(logreg, X_train, y_train, cv=kfold, scoring='accuracy')
print("邏輯迴歸準確率：", logreg_cv_results.mean())
支援向量機
支援向量機是一種常用的分類別演算法。它可以用於二元分類別問題，例如預測某個事件是否發生。
from sklearn.svm import SVC
svm_rbf = SVC(kernel='rbf')
支援向量機的交叉驗證
支援向量機的交叉驗證與邏輯迴歸的交叉驗證類別似。
svm_cv_results = cross_val_score(svm_rbf, X_train, y_train, cv=kfold, scoring='accuracy')
print("支援向量機準確率：", svm_cv_results.mean())
透過上述步驟，可以得到邏輯迴歸和支援向量機的準確率，從而對模型進行評估和最佳化。
從資料預處理、特徵工程到模型訓練與評估，本文涵蓋了資料科學實務流程中的關鍵環節。觀察資料科學家在實務中的操作，可以發現，從原始資料的編碼轉換、缺失值處理、特徵篩選到模型選擇與驗證，每個步驟都環環相扣，影響最終模型的效能。尤其值得關注的是，本文不僅介紹了邏輯迴歸、支援向量機等常見的分類別演算法，更重要的是，突出了交叉驗證的重要性，這對於避免模型過擬合、提升模型泛化能力至關重要。展望未來，隨著資料量的爆炸式增長和演算法的持續迭代，資料科學家需要不斷精進自身技能，才能在複雜的商業環境中，萃取資料價值，驅動業務成長。對於渴望在資料科學領域有所建樹的管理者而言，掌握這些核心技術與方法，無疑是提升決策品質、引領團隊創新的關鍵所在。
