Python 中的 6 个简单数据科学项目

原文：https://www.askpython.com/python/data-science-projects

您是否曾经被互联网上出现的大量数据科学概念和项目淹没，不知道从哪里开始？如果您曾经有过这样的感觉，不要担心，您来对地方了，因为我们已经为您提供了保障。

学习 Python 的 6 个有趣的数据科学项目

我们知道数据科学是一个新兴领域，互联网上有无限的数据科学内容。但我们也知道，数据科学的初学者希望从零开始，这就是为什么在本文中，我们编译了一些初级水平的数据科学项目以及一些稍微高级一点的项目。让我们开始您的数据科学之旅吧！

乳腺癌是女性中最常见和最普遍的癌症之一。在过去的几十年里，机器学习技术已经广泛用于医疗保健应用，尤其是乳腺癌诊断和预后。

众所周知，癌症的早期检测可以帮助患者及时得到适当的治疗，也可以增加他们的生存机会。此外，正确识别肿瘤类型可以防止患者经历无效的治疗过程。

对于这种类型的分类项目，您可以利用机器学习中的朴素贝叶斯算法。您可以使用 Scikit-learn 提供的乳腺癌数据集，也可以使用 Kaggle 的数据集进行乳腺癌分类。

**注意:**为了评估您的模型的性能，您需要在不可见的数据上测试模型。按照 80:20 的比例拆分数据集，以创建定型集和测试集。您可以使用 Scikit-learn 中的 accuracy_score()函数来检查模型的准确性。

您可以使用 PyTorch 的线性回归模型创建汽车价格预测模型。PyTorch 是 python 中一个非常灵活的库，用于构建深度学习模型。这个项目将帮助你强化你建立深度学习模型的概念。

在开始构建模型之前，请确保清理数据集，这意味着过滤数据并删除对预测影响不大的列。此外，请记住，对于此项目，您将使用 PyTorch，因此为了使用数据进行训练，您需要将数据框转换为 PyTorch 传感器。

为此，首先，应该将输入和输出列转换为 NumPy 数组，然后将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量。之后，您可以继续使用 PyTorch 构建线性回归模型。

这年头网上到处都是假新闻。如今，不计其数的新闻媒体和新闻机构已经开业，而且由于互联网的便捷性，这些媒体机构发布假新闻变得更加容易。假新闻检测模型可以帮助我们检测假新闻，并将其从互联网上删除。

这个项目可以使用逻辑回归模型。您可以使用逻辑回归算法来训练和测试您的模型。作为数据清理的一部分，删除丢失的值并将所有文本合并在一起。

你知道你可以用机器学习来制作你自己的聊天机器人吗？多酷啊！您可以为此下载数据集，也可以创建自己的数据集。取决于你想在哪个领域构建你的聊天机器人，你首先需要理解你的聊天机器人的意图，并基于这些意图来训练你的数据。

为了制作自己的数据集，你必须了解用户的意图，或者用户可能如何与聊天机器人交互，或者用户可能会问聊天机器人什么问题。

聊天机器人要想继续回答用户的问题，理解用户在这些信息背后的真实意图是至关重要的。在这里你必须运用一点策略。您必须创建不同的意图，并为每个意图创建训练样本。然后，您的聊天机器人模型将根据您创建的样本训练数据进行训练。

政府机构经常使用空气质量指数来指示空气污染水平或由于空气中的颗粒物质而可能存在的健康风险。它的范围是 0-500。AQI 值小于或等于 100 被视为良好。

AQI 中有六个类别来表示不同类别的健康问题。对于这个项目，你需要首先想象和理解 AQI 中每种颜色的意义。颜色表示每个地区的空气质量及其危害程度。虽然这个项目有点超前，但它将为您的数据科学之旅增加额外的优势。

情感分析是一种通过分析一段文本来理解隐藏在其中的情感的方法。换句话说，它允许你决定一段文字的感受。在这个过程中，您将同时使用机器学习和 NLP 技术。对于这个项目，您需要构建一个二进制文本分类器来理解其背后的情感。自然语言处理技术将被用来清理数据和建立 LSTM 层的文本分类器。

获得许多有趣的真实世界数据科学项目的实际工作经验，如销售增长仪表板、房地产投资等。，你可以加入一个数据科学训练营。

该训练营由行业专家在所有项目中提供完整的指导。这些项目可以帮助你的投资组合从竞争中脱颖而出，也可以为你提供行业曝光率。

在本文中，您了解了 python 中一些潜在的数据科学项目，这些项目将有助于提升您的数据科学组合和数据科学知识。用所提供的数据集完成这些项目，并尝试分析结果，从数据中获得洞察力。