Создайте мощные AI-инструменты для анализа данных с машинным обучением и статистикой

Создание кастомных AI-инструментов для продвинутого анализа данных

Кастомные инструменты необходимы для разработки AI-агентов, способных выполнять разнообразные задачи. В этом руководстве представлен продвинутый инструмент анализа данных на Python, который легко интегрируется с AI-агентами на базе LangChain. Определяя структурированную схему ввода и реализуя функции корреляционного анализа, кластеризации, обнаружения выбросов и профилирования целевой переменной, этот инструмент преобразует необработанные табличные данные в полезные инсайты.

Настройка окружения

Процесс начинается с установки и импорта ключевых библиотек: pandas, numpy, scikit-learn и langchain_core. Они обеспечивают основу для предобработки данных, машинного обучения, визуализации и интеграции инструмента.

Определение схемы ввода

С помощью Pydantic BaseModel создается схема ввода, которая гарантирует валидацию данных и структурированные параметры анализа. Пользователи могут задавать набор данных, тип анализа, целевой столбец и параметры кластеризации.

IntelligentDataAnalyzer: основной инструмент

Класс IntelligentDataAnalyzer наследуется от BaseTool LangChain и объединяет различные методы анализа:

Обзор набора данных: размер, столбцы, пропуски, объем памяти
Корреляционный анализ для выявления значимых статистических связей
Кластеризация с использованием K-Means и оценкой силуэта для обнаружения сегментов данных
Обнаружение выбросов с помощью IQR и z-оценок
Профилирование целевой переменной для числовых и категориальных данных

Инструмент также генерирует рекомендации на основе анализа и формирует подробный итоговый отчет.

Пример использования

На примере набора данных с демографией и показателями удовлетворенности демонстрируется всесторонний анализ. Вывод включает статистические инсайты, сегментацию данных, информацию о выбросах и распределение целевой переменной, показывая возможности инструмента для поддержки AI-агентов в принятии решений на основе данных.