Data Sci Boot Camp Batch#11: Python for Data Analyst 2

สำหรับใน Live นี้มา Recap Python for Data Analyst 2 และ Intro to Data Sci (ตอนอรกเขียนไว้ เดียวกลัวมันยาว แยกอีกอีนน่าจะดีกว่า

ส่วนแรก Python for Data Analyst

ส่วนนี้เรียกว่าเป็นการรวม Blog เหมือนเดิมครับ โดยมีส่วนที่แรก

และมีหัวข้อ Blog เก่าๆในส่วน Python

- เสริมส่วน list comprehension

ปกติใน python เวลาจัดการข้อมูลใน List Code มันจะเว้นเว้อระดับนึง

squares = []
for x in range(10):
    squares.append(x**2)

print(squares)

พอเวลาผ่านไปตัว Python เองมีวิธีการย่อให้ Code มันสั้นกระชับลดรูป For จาก เดิม 3 บรรทัดเหลือบรรทัดเดียว

squares = [x**2 for x in range(10)]

ส่วนสุดท้ายแนะนำการทำ Machine Learning

แนะนำการทำ Machine Learning โดยใช้ sklearn ครับ เหมือนเคยจะมีแตะไว้นานแล้ว แต่ไม่ได้ Blog ไว้รอบนี้ได้มา Blog แล้ว โดยมี Recap กันก่อน

Full Data --> TRAIN DATA 80% --> TRAIN MODEL --> SCORE MODEL --> EVALUATE MODEL 
          |                                          ^
          --> TEST DATA  20% ------------------------|

โดยจากที่เรียนใน R ตัว Python ทำได้ โดยใช้ Workflow เดียวกัน ตาม Code ตรงนี้ สามารถไล้ตาม Comment ได้นะ คิดว่าคล้ายกับใน live อยู่ เพราะใช้ DataSet เดียวกัน

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression  # ถ้าใช้ Algorithm อื่นปรับตรงนี้
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# 1 Prepare Data
# Load the mtcars dataset
url = "https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/mtcars.csv"
df = pd.read_csv(url)

# Check Data
print(df.head())

# Define the independent variables (features) and the dependent variable (target)
X = df[['hp', 'wt']]  # Features: Horsepower and Weight
y = df['mpg']  # Target: Miles per gallon

# 2 Split Data For Train & Test
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 3 Train Mode 
model = LinearRegression()  # ถ้าใช้ Algorithm อื่นปรับตรงนี้
model.fit(X_train, y_train)

# 4. Score Make predictions on the test data
y_pred = model.predict(X_test)

# 5. Evaluate the model
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)

print(f"Mean Squared Error: {mse}")
print(f"R-squared: {r2}")

# Display the model coefficients
print("Coefficients:")
print(f"Intercept: {model.intercept_}")
print(f"Features: {model.coef_}")

นอกจากนี้มีอัลกอริทึมอื่นๆ เช่น RandomForestRegressor / DecisionTreeRegressor ถ้าใน code ข้างต้นลองดูใน Comment ถ้าใช้ Algorithm อื่นปรับตรงนี้

หรือจะลอง Run ใน Google Colab ก็ได้