萌新求问用什么做大数据处理比较好

Anaconda + NumPy + PyTorch
简单一点的话把 PyTorch 换成 sklearn 也行

如果是学生的话可以用 PyCharm Pro 作为 IDE 跟 Anaconda 搭配使用

如何快速选择合适的 estimator：
https://scikit-learn.org/stable/_static/ml_map.png

我的表述
@CrabAss 谢谢大佬的指点，因为真的是零基础，所以可能理解有偏差，我的理解是：Anaconda 是 python 的一个工具包，PyCharm Pro 是一个编译环境（刚查的）。先去熟悉 python 然后用 PyCharm Pro 写算法可以调用 Anaconda 的模块来做数据处理。请问大概是这个思路吗？

还有就是是否具有通用性？我自己写出来的代码自己运行的结果和最后我发给老师，老师运行的结果和我是否会一致？

1. anaconda 是一个发行版，别的不用管，安装这个完整版，并设置好 path 即可。
2. pycharm 是开发环境，简单地说是你敲入代码的地方，记事本的超级升级版，非必需。如果你主要是机器学习开发，建议使用 jupyter notebook 来运行，或 /和 vscode 写代码。
3. 抛弃算法本身的随机性，同一份代码，老师和你运行结果应该相差不大。
4. 就你的描述而言，应该更偏向“机器学习”来形容，而不是“大数据处理”。

Sk learn 掉包侠，可以的

@srlp 真的谢谢各位的指导，老师上课只讲了文本自动分类，数据挖掘等入门理论知识，但没有讲实现的相关技术细节，之前只有 C 语言的基础，真的是拿到大作业也没有头绪和方向 /(ㄒoㄒ)/~~

我举的那个例子只是大作业其中的一种类型，一共有四类，最后是抽签来决定做哪个。
还有一个是做数据挖掘的，老师有给医疗保险相关的训练集，找出其中存在医疗诈骗的行为，并可以预测测试集中的诈骗行为。目前只知道这两个题目。

有好心的大哥指出更像是机器学习。我自己暂时还不是能理解这些区别，我再去了解一下。

@amoy 你可以把 Anaconda 理解成加强版的 Python 环境，本质还是 Python。NumPy 是用来处理数据的 Python 库，从文件导入的数据必须转换成 NumPy 数组才能被进一步处理。sklearn/PyTorch 是负责机器学习的 Python 库，选择一个 estimator，然后导入数据进行训练，就可以生成一个预测模型。

@amoy 值得一提的是机器学习不等于神经网络，神经网络只是机器学习算法中的一种。如果你不想构建一个复杂的神经网络的话 sklearn 就够用了

@CrabAss 多谢兄台不吝赐教

这个不叫大数据，更接近机器学习 /自然语言处理。文本聚类的话，传统机器学习的贝叶斯或者深度学习都可以试试，调包就完事了 XD

@CrabAss
大佬，这是我抽到的那个题目，可否帮忙看下之前您讲的那个思路是否还可用。多次叨扰，还请见谅。
目标：
建立机器学习模型来判断点播客户端播放过程中是否存在卡顿。
模型的输入：
特征：从网络传输过程中获取的各种特征信息。如 rtt-往返时延、rto-超时重传、mdev-网络波动情况、wnd-客户端接收窗口、cwnd-拥塞窗口等（共 35 个特征，必要时需进行特征选择）。
模型的输出：
类标：播放中是否卡顿（ buffer|卡顿、play|正常播放）。
模型衡量标准：
准确率、召回率等指标。

注：数据集为非平衡数据集，共约 300 万条数据，两类比大致 97:3 （ play：buffer ），可能由于特征不充分，样本存在交叉，较难提升准确率。

@amoy 可用，你可以重点看一下 3 楼那张图里的 classification 区域里涵盖的那些算法

@amoy 一个模型的准确率不仅跟选择的算法有关，也和算法参数和输入数据的预处理有关。题里提到了是非平衡数据集，所以要视情况对输入的数据进行筛选和标准化

@CrabAss 大佬，我又来打扰您了，我现在做到那个模型评估那里，其中有两个指标
print('准确率:', accuracy_score(Y_test, y_pred))
print('精确率:', precision_score(Y_test, y_pred))

第一条可以运行出来，第二条会报错
准确率: 0.900968992248062
F:\anaconda\envs\scikit-learn\lib\site-packages\sklearn\metrics\classification.py:1243: FutureWarning: elementwise comparison failed; returning scalar instead, but in the future will perform elementwise comparison
if pos_label not in present_labels:
Traceback (most recent call last):
File "F:/bigdata/scikit-learn/Dataset.py", line 97, in <module>
print('正确率:', precision_score(Y_test, y_pred))
File "F:\anaconda\envs\scikit-learn\lib\site-packages\sklearn\metrics\classification.py", line 1569, in precision_score
sample_weight=sample_weight)
File "F:\anaconda\envs\scikit-learn\lib\site-packages\sklearn\metrics\classification.py", line 1415, in precision_recall_fscore_support
pos_label)
File "F:\anaconda\envs\scikit-learn\lib\site-packages\sklearn\metrics\classification.py", line 1246, in _check_set_wise_labels
"%r" % (pos_label, present_labels))
ValueError: pos_label=1 is not a valid label: array(['buffer', 'play'], dtype='<U6')

进程已结束，退出代码 1
请问这是为什么？

在里面添加一个 average=None 参数就没有报错了，虽然不知其所以然