{"id":193601,"date":"2024-04-01T07:40:26","date_gmt":"2024-04-01T06:40:26","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=193601"},"modified":"2024-03-21T17:05:51","modified_gmt":"2024-03-21T16:05:51","slug":"entdecke-die-5-scikit-learn-functions-die-du-gerne-schon-frueher-gewusst-haettest","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/entdecke-die-5-scikit-learn-functions-die-du-gerne-schon-frueher-gewusst-haettest","title":{"rendered":"Entdecke die 5 Scikit Learn Functions, die du gerne schon fr\u00fcher gekannt h\u00e4ttest!"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"193601\" class=\"elementor elementor-193601\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-86ce62b e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"86ce62b\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0ae2c66 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"0ae2c66\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Bevor wir dir ihre n\u00fctzlichen Funktionen zeigen, wollen wir uns daran erinnern, was Scikit-Learn ist und wof\u00fcr es verwendet werden kann. Scikit-Learn ist eine Python-Bibliothek f\u00fcr Machine Learning, sowohl f\u00fcr \u00fcberwachtes als auch f\u00fcr un\u00fcberwachtes Lernen. Sie bietet auch die M\u00f6glichkeit, Modelle mit statistischen Mitteln zu analysieren.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ba3b76b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ba3b76b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>Die Installation erfolgt mi<strong>t conda :<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a5365c2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a5365c2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<pre style=\"padding-left: 40px;\"><span style=\"font-weight: 400;\">conda install scikit-learn<\/span><\/pre>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1e93b80 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1e93b80\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Oder mit pip :<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b1dad81 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b1dad81\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<pre style=\"padding-left: 40px;\"><span style=\"font-weight: 400;\">pip install -U scikit-learn<\/span><\/pre>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6fef378 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6fef378\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>In diesem Artikel untersuchen wir f\u00fcnf Funktionen von Scikit-learn (oft abgek\u00fcrzt als &#8222;Scikit&#8220; oder einfach &#8222;sklearn&#8220;), die deinen Ansatz zum Lernen von Daten ver\u00e4ndern k\u00f6nnten.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6405ddf e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"6405ddf\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d0ba808 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d0ba808\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">1. Erhalte Datens\u00e4tze<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-432009f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"432009f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Eine sehr n\u00fctzliche Funktion (vor allem f\u00fcr Anf\u00e4nger) ist die M\u00f6glichkeit, mit mehreren Datens\u00e4tzen zu arbeiten, die automatisch in <strong>Scikit-learn<\/strong> integriert sind.<\/p><p>Zu den am h\u00e4ufigsten verwendeten <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/welche-datenbanken-gibt-es-und-welche-ist-die-richtige\">Datenbanken<\/a> geh\u00f6ren: der Iris-Datensatz, der <strong>Hauspreis-Datensatz, der Diabetes-Datensatz.<\/strong> Diese Datens\u00e4tze sind so konzipiert, dass sie leicht verst\u00e4ndlich sind, was eine direkte Umsetzung von Modellen des maschinellen Lernens erm\u00f6glicht.<\/p><p>Du kannst den <strong>iris-Datensatz mit dem folgenden Code importieren:<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-daed3c9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"daed3c9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<pre style=\"padding-left: 40px;\"><span style=\"font-weight: 400;\">from sklearn.datasets import load_iris<\/span><\/pre>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-42ed2fb elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"42ed2fb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Auf \u00e4hnliche Weise kannst du auch andere Datens\u00e4tze importieren, die in der Scikit-learn-Bibliothek verf\u00fcgbar sind.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-16d8b8b e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"16d8b8b\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7db6ef7 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7db6ef7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">2. Teile deine Daten auf<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-695c018 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"695c018\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Der erste Schritt vor dem Training eines<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/sarsa-machine-learning-mit-verstaerkendem-lernen\"> maschinellen Lernalgorithmus<\/a> besteht darin, den Datensatz in zwei Teile aufzuteilen: die Daten zum Trainieren des Modells und die Daten zum Testen des Modells (80% vs. 20% in den meisten F\u00e4llen).<\/p><p>Diese Aufteilung ist f\u00fcr den weiteren Verlauf der Arbeit entscheidend, denn sie erm\u00f6glicht es, :<\/p><ul><li>Eine Sch\u00e4tzung der <strong>Leistung des Modells bei neuen Daten zu erhalten;<\/strong><\/li><li>Erkennung von <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/overfitting-was-ist-das-wie-kann-man-es-vermeiden\">Overfitting<\/a> &#8211; wenn ein Modell zu genau auf die Trainingsdaten abgestimmt ist, kann es m\u00f6glicherweise nicht richtig auf neue Daten verallgemeinern;<\/li><li><strong>Optimierung der Hyperparameter<\/strong> &#8211; durch Anpassung der Modellparameter und Bewertung der Leistung im Testsatz;<\/li><li><strong>\u00dcberpr\u00fcfen der Robustheit des Modells<\/strong> gegen\u00fcber unbekannten Daten in Situationen der realen Welt.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-229e435 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"229e435\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Das SARIMAX-Modell beherrschen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-791754d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"791754d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die Funktion von <strong>Scikit-learn<\/strong>, die den Trainingssatz und den Testsatz in einer Zeile Code erstellt, hei\u00dft train_test_split :<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b77eed4 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b77eed4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<pre style=\"padding-left: 40px;\"><span style=\"font-weight: 400;\">from sklearn.model_selection import train_test_split<\/span><\/pre>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fb00a06 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"fb00a06\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Alles \u00fcber die Funktionen von Scikit-learn lernen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-667f627 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"667f627\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-868e2b6 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"868e2b6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">3. Verwende fortgeschrittene Techniken<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f360512 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f360512\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Es ist m\u00f6glich, das<strong> Niveau des Datenlernens zu erh\u00f6hen,<\/strong> indem man den Ansatz verwendet, bei dem mehrere Modelle zur Vorhersage der Zielvariable eingesetzt werden (anstatt sich auf ein einziges Modell zu verlassen). Das Hauptziel dieser Ensembletechnik ist es, den Kompromiss zwischen Varianz und Bias zu mildern.<\/p><p>Wir teilen den<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/datasets-top-5-websites-fuer-qualitativ-hochwertige-datensaetze\"> Datensatz<\/a> nach dem Zufallsprinzip in Teilmengen auf, die dann verschiedenen Modellen zum Training vorgelegt werden. Wenn es an der Zeit ist, eine Vorhersage zu treffen, wird der Durchschnitt aller Vorhersagen, die von diesen Modellen erzeugt wurden, betrachtet.<\/p><p>Es gibt zwei Haupttechniken: Bagging (oder Bootstrap Aggregating) und Boosting.<\/p><p>Das Besondere am Bagging ist, dass die Eingaben f\u00fcr die verschiedenen Modelle unabh\u00e4ngig voneinander sind, wodurch eine \u00dcberanpassung vermieden wird.<\/p><p>In Scikit-learn kann die Klasse <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/bagging-im-machine-learning-was-ist-das\">BaggingClassifier<\/a> verwendet werden, um die Bagging-Technik auf verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens anzuwenden:<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d628174 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d628174\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<pre style=\"padding-left: 40px;\"><span style=\"font-weight: 400;\">from sklearn.ensemble import BaggingClassifier<\/span><\/pre>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9336c76 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9336c76\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Diese Technik war eine Inspiration f\u00fcr die Schaffung von <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/random-forest-definition\">Random Forest<\/a> (Zufallswald), denn eines der h\u00e4ufigsten Beispiele f\u00fcr Bagging ist die Verwendung mehrerer Entscheidungsb\u00e4ume f\u00fcr die Vorhersage.<\/p><p><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/gradient-boosting-algorithmen\">Boosting<\/a> ist ein Ansatz, bei dem mehrere Modelle so trainiert werden, dass die Ausgabe eines Modells die Eingabe des n\u00e4chsten Modells beeinflusst, wobei besonderes Augenmerk auf Daten gelegt wird, die falsch vorhergesagt wurden.<\/p><p>Um diese Technik nutzen zu k\u00f6nnen, kannst du die Klasse GradientBoostingClassifier f\u00fcr <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/umgang-mit-problemen-bei-unausgewogener-klassifizierung-teil-i\">Klassifikationsprobleme<\/a> importieren :<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-465b4e0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"465b4e0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<pre style=\"padding-left: 40px;\"><span style=\"font-weight: 400;\">from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier<\/span><\/pre>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f99a165 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f99a165\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>oder GradientBoostingRegressor f\u00fcr Regressionsprobleme :<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a3fdac3 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a3fdac3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<pre style=\"padding-left: 40px;\"><span style=\"font-weight: 400;\">from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor<\/span><\/pre>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8491687 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"8491687\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d6a25e7 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d6a25e7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">4. Bewerte die Leistung deines Modells<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-01cea3e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"01cea3e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Nach der Anwendung des <strong>Machine-Learning-Algorithmus<\/strong> ist es unerl\u00e4sslich, die Leistung eines Modells zu bewerten. Die Funktion, um dies auf robustere und zuverl\u00e4ssigere Weise zu tun, hei\u00dft cross_val_score.<\/p><p>Der Hauptzweck dieser Funktion ist es, eine <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/kreuzvalidierungsverfahren-definition-und-bedeutung-fur-machine-learning\">Kreuzvalidierung<\/a> durchzuf\u00fchren. Dabei wird die Nutzung der Trainingsdaten maximiert, indem sie in mehrere Teilmengen (Plis) aufgeteilt werden. Jedes dieser Falten wird dann abwechselnd als Validierungsset verwendet, w\u00e4hrend die anderen f\u00fcr das Training \u00fcbrig bleiben.<\/p><p>Dies hilft, Verzerrungen durch eine einzelne Datenteilung zu vermeiden und erm\u00f6glicht (durch die durchschnittlichen Leistungswerte) eine realistischere Einsch\u00e4tzung der Robustheit des Modells \u00fcber verschiedene Datenuntergruppen hinweg.<\/p><p>Hier ist der Code, um diese Funktion aus Scikit-learn zu importieren:<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5805811 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5805811\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<pre style=\"padding-left: 40px;\"><span style=\"font-weight: 400;\">from sklearn.model_selection import cross_val_score<\/span><\/pre>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e0935f7 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"e0935f7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Alles \u00fcber die Funktionen von Scikit-learn<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3c22ff9 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3c22ff9\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-13c2501 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"13c2501\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">5. Bereinige deinen Code, indem du ihn eleganter und weniger verbraucherorientiert machst.<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f228a9e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f228a9e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die <strong>Pipeline-Funktion<\/strong> erm\u00f6glicht es, mehrere Vorverarbeitungs- und Modellierungsschritte in einer einzigen Sequenz zu kombinieren.<\/p><p>Dies erleichtert die Wiederholbarkeit des Prozesses und die konsistente Anwendung von Transformationen auf Trainings- und Testsets.<\/p><p>Hier ist ein Beispielcode, in dem wir die Daten standardisieren, die <strong>Dimensionsreduktion<\/strong> durchf\u00fchren und ein Modell trainieren:<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c573284 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c573284\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>#Wir importieren die ben\u00f6tigten Funktionen.<\/p><p>from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor<br \/>from sklearn.model_selection import train_test_split<br \/>from sklearn.preprocessing import StandardScaler<br \/>from sklearn.decomposition import PCA<br \/>from sklearn.metrics import mean_squared_error<\/p><p>#Wir f\u00fchren das Splitting der Daten durch.<\/p><p>X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)<\/p><p>#Wir normalisieren die Daten.<\/p><p>scaler = StandardScaler()<br \/>X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)<br \/>X_test_scaled = scaler.transform(X_test)<\/p><p>#Wir verkleinern die Dimension.<\/p><p>pca = PCA(n_components=3)<br \/>X_train_pca = pca.fit_transform(X_train_scaled)<br \/>X_test_pca = pca.transform(X_test_scaled)<\/p><p>#Wir trainieren das Modell.<\/p><p>regressor = GradientBoostingRegressor(n_estimators=100, learning_rate=0.1, max_depth=3, random_state=42)<br \/>regressor.fit(X_train_pca, y_train)<\/p><p>#Schlie\u00dflich bewerten wir das Modell.<\/p><p>predictions = regressor.predict(X_test_pca)<br \/>mse = mean_squared_error(y_test, predictions)<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0fedc47 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"0fedc47\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Die 5 Funktionen von Scikit-Learn kennen lernen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-37c493f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"37c493f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Wir k\u00f6nnen denselben Code mit Pipeline wiederholen:<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f921f98 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f921f98\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>#Wir importieren die ben\u00f6tigten Funktionen.<\/p><p>from sklearn.pipeline import Pipeline<br \/>from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor<br \/>from sklearn.model_selection import train_test_split<br \/>from sklearn.preprocessing import StandardScaler<br \/>from sklearn.decomposition import PCA<br \/>from sklearn.metrics import mean_squared_error<\/p><p>#Wir f\u00fchren das Splitting der Daten durch.<\/p><p>X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42).<\/p><p>#Wir erstellen eine Pipeline.<\/p><p>pipeline = Pipeline([<br \/>(&#8217;scaler&#8216;, StandardScaler()), #Wir normalisieren die Daten.<br \/>(&#8218;pca&#8216;, PCA(n_components=3)), #Wir reduzieren die Gr\u00f6\u00dfe.<br \/>(&#8218;regressor&#8216;, GradientBoostingRegressor(n_estimators=100, learning_rate=0.1, max_depth=3, random_state=42)) <br \/>#Wir trainieren das Modell.<br \/>])<\/p><p>#Wir trainieren das Modell mithilfe der Pipeline.<\/p><p>pipeline.fit(X_train, y_train)<\/p><p>#Schlie\u00dflich sch\u00e4tzen wir das Modell ab.<\/p><p>predictions = pipeline.predict(X_test)<br \/>mse = mean_squared_error(y_test, predictions)<br \/>print(&#8222;Mittlerer quadratischer Fehler:&#8220;, mse)<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0ee3d78 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0ee3d78\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die Verwendung von Pipeline, erm\u00f6glicht es uns, jeden Schritt mit einem spezifischen Namen zu definieren (z. B. &#8217;scaler&#8216;, &#8218;pca&#8216;, &#8218;regressor&#8216;), wodurch der Trainings- und Auswertungsprozess f\u00fcr das Modell vereinfacht wird.<\/p><p>Sie verringert die Notwendigkeit, \u00e4hnliche Schritte mehrmals zu wiederholen, was die Lesbarkeit des Codes verbessert. Im oberen Beispiel ist die Version mit Pipeline um etwa 4 Zeilen k\u00fcrzer, was eine deutliche Reduzierung darstellt, vor allem, wenn die Anzahl der Vorverarbeitungs- und <strong>Modellierungsschritte zunimmt.<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a97699b e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"a97699b\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4bb03b0 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4bb03b0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Fazit<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7ff502b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7ff502b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Scikit-learn bietet eine Reihe von leistungsstarken Funktionen, die die Entwicklung deiner Modelle f\u00fcr <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-modelle-so-geht-diemodellierung-eines-machine-learning-projekts\">maschinelles Lernen<\/a> erheblich vereinfachen k\u00f6nnen.<\/p><p>Wenn du dich mit diesen f\u00fcnf Funktionen besch\u00e4ftigst, kannst du deine Effizienz steigern und robustere Ergebnisse erzielen. Du solltest diese Funktionen also noch heute in deine<strong> Machine-Learning-Toolbox aufnehmen!<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-97cbfd4 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"97cbfd4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Die f\u00fcnf Funktionen von Scikit-learn beherrschen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e5d89e1 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"e5d89e1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">.\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [{{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"Was ist Scikit-learn?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Scikit-Learn ist eine Python-Bibliothek f\u00fcr Machine Learning, sowohl f\u00fcr \u00fcberwachtes als auch f\u00fcr un\u00fcberwachtes Lernen. 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Wenn du die f\u00fcnf vorgestellten Funktionen ausprobierst, kannst du deine Effizienz steigern und robustere Ergebnisse erzielen.\"\n    }\n  }]\n}\n<\/script>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Bevor wir dir ihre n\u00fctzlichen Funktionen zeigen, wollen wir uns daran erinnern, was Scikit-Learn ist und wof\u00fcr es verwendet werden kann. Scikit-Learn ist eine Python-Bibliothek f\u00fcr Machine Learning, sowohl f\u00fcr \u00fcberwachtes als auch f\u00fcr un\u00fcberwachtes Lernen. Sie bietet auch die M\u00f6glichkeit, Modelle mit statistischen Mitteln zu analysieren. 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