友好的数据科学工作流程
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作为一个人学习建立我的解决问题的技能的人，我发现数据科学项目常常在没有明确的路线图的情况下感到艰巨和压倒性。但是，通过将项目分解为较小的步骤，然后遵循简单的工作流程，我发现该过程变得更易于管理和恐吓。

从概念到完成，与其他领域一样，解决数据科学问题的步骤是迭代的。但是，成功的关键是清楚地了解您要解决的问题，所需的数据以及您用于分析和建模数据的工具。

解决问题解决问题的一种有力的方法是第一本思维，其中涉及将问题分解为其基本要素和从这些基本原则中推理的推理。通过采用这种方法，您可以对问题有更深入的了解并确定更有效的解决方案。

但是，第一原理思维只是成功数据科学工作流程的一部分。制定一个明确的数据收集，清洁和预处理的计划，以及对建立和部署模型所需的工具和技术的深入了解也很重要。让我们探索一个基本的工作流数据科学步骤，其中一个示例为here：

  • 定义问题：首先明确定义要解决的问题并确定要实现的目标。
    我们希望根据某些参数（例如脂肪含量，pH，温度，浊度等）预测牛奶的质量。

  • 收集和清洁数据：从各种来源收集数据并清理数据，以便进行分析。
    从奶牛场或牛奶加工厂等各种来源收集有关牛奶质量的数据。清洁数据以删除任何缺失的值或离群值。在这种情况下，我们将仅下载一个已经清洁的Kaggle数据集。 

# Download the dataset
!kaggle datasets download -d harinuu/milk-quality-prediction

# Unzip the downloaded dataset
!unzip milk-quality-prediction.zip

# Load data into a dataframe
data = pd.read_csv('milknew.csv')
  • 分析数据：使用探索性数据分析来查找数据中的模式和见解。 我们可以绘制牛奶质量评分的分布，看看不同参数之间是否存在任何相关性。 
# plot a scatter plot to visualize any correlation between fat and color  
plt.scatter(data_cp['Fat'], data_cp['Turbidity'])
plt.xlabel('Fat Content')
plt.ylabel('Turbidity')
plt.title('Correlation between Fat and Turbidity')
plt.show()

  • 创建功能：创建新功能或转换现有功能以提取更多有用的信息。
    例如，我们可以计算脂肪含量与浊度的比率，以查看这是否对牛奶质量有影响。

  • 训练模型：选择机器学习算法，在数据上训练并评估其性能。
    例如，我们可以根据收集的参数使用随机的森林分类器来预测牛奶质量。我们将将数据分为培训集和测试集，并使用培训集训练模型和测试集来评估其性能。 

# Split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Train the model
svm = SVC(kernel='linear')
svm.fit(X_train, y_train)


print("Accuracy of SVM classifier: {:.2f}%".format(accuracy_svm * 100))

  • 优化模型：通过调整其参数以提高其性能来微调模型。
    例如，对于随机森林分类器，我们可以尝试不同的n_estimators或max_depth，并查看哪些值给出了最佳结果。

  • 评估模型：在验证数据集上测试模型的性能，以确保它可以很好地概括。

# Evaluate the support vector machine classifier
y_pred_svm = svm.predict(X_test)
accuracy_svm = accuracy_score(y_test, y_pred_svm)

print(classification_report(y_test, y_pred_svm))
  • 部署模型：一旦模型准备就绪，就将其部署在生产环境中，以便其他人可以使用它。 这可能涉及创建Web应用程序或将模型集成到现有软件系统中。

为了使此工作流更加容易，您可以使用一些工具：

  1. 虚拟环境：虚拟环境是为项目创建孤立环境的一种方式，以便您在项目中使用的依赖项和软件包不会与其他项目或系统级别的软件包发生冲突。您可以使用Virtualenv，Conda或Pipenv等工具创建虚拟环境。

  2. unignts.txt：unignts.txt文件是一个文本文件，列出了项目所需的所有软件包和依赖项。该文件使其他人可以轻松安装和设置您的项目，而无需手动安装所有依赖项。

  3. .gitignore：一个.gitignore文件是一个配置文件，该文件告诉GIT跟踪时要忽略哪些文件或目录。当您拥有不需要控制版本的文件或目录时，这很有用，例如临时文件，日志文件或大型数据文件。

  4. 数据版本控制（DVC）：DVC是一种适用于与Git一起使用的数据和模型的版本控制系统。 DVC使跟踪数据和模型，与他人协作并重现实验变得容易。 DVC还提供了用于数据管道管理，数据版本控制和数据存储的工具。您可以参考我在DVC上做的此article。

  5. Docker：Docker是一个容器化平台，可让您将项目及其依赖项包装到可以在任何平台或环境上运行的容器。 Docker使以一致且可重复的方式轻松部署和扩展您的项目。使用Docker，您可以创建一个项目的容器映像，其中包括运行它所需的所有依赖项，配置和文件。

通过将第一原则思考与简单的工作流程和正确的工具相结合，您可以更加自信和专注于数据科学项目，从而减少了放弃和增加成功机会的可能性。

为什么科学家不信任原子？
因为它们构成了一切。