Maschinelles Lernen und Data Science Blueprints für Finanzen

Kapitel 2. Ein Machine LearningModell in Python entwickeln

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Was die Plattformen für maschinelles Lernen angeht, so gibt es viele Algorithmen und Programmiersprachen. Das Python-Ökosystem ist jedoch eine der dominantesten und am schnellsten wachsenden Programmiersprachen für maschinelles Lernen.

Angesichts der Beliebtheit und der hohen Akzeptanz von Python werden wir diese Sprache im gesamten Buch als Hauptprogrammiersprache verwenden. Dieses Kapitel gibt einen Überblick über ein Python-basiertes Framework für maschinelles Lernen. Zunächst gehen wir auf die Details der Python-Pakete ein, die für das maschinelle Lernen verwendet werden, gefolgt von den Schritten der Modellentwicklung im Python-Framework.

Die Schritte der Modellentwicklung in Python, die in diesem Kapitel vorgestellt werden, dienen als Grundlage für die Fallstudien, die im Rest des Buches vorgestellt werden. Das Python-Framework kann auch bei der Entwicklung aller auf maschinellem Lernen basierenden Modelle im Finanzbereich eingesetzt werden.

Warum Python?

Einige Gründe für die Beliebtheit von Python sind folgende:

• Syntax auf hohem Niveau (im Vergleich zu Sprachen mit niedrigerem Niveau wie C, Java und C++). Anwendungen können mit weniger Codezeilen entwickelt werden, was Python sowohl für Anfänger als auch für fortgeschrittene Programmierer attraktiv macht.

• Effizienter Entwicklungslebenszyklus. ...