W dziedzinie uczenia maszynowego przygotowanie danych odgrywa kluczową rolę w powodzeniu uczenia modelu. W przypadku korzystania z biblioteki Pandas przygotowanie danych do uczenia modelu uczenia maszynowego obejmuje kilka kroków. Te kroki obejmują ładowanie danych, czyszczenie danych, transformację danych i dzielenie danych.
Pierwszym krokiem w przygotowaniu danych jest załadowanie ich do Pandas DataFrame. Można to zrobić, odczytując dane z pliku lub wysyłając zapytanie do bazy danych. Pandas udostępnia różne funkcje, takie jak `read_csv()`, `read_excel()` i `read_sql()`, które ułatwiają ten proces. Po załadowaniu danych są one przechowywane w formacie tabelarycznym, co ułatwia manipulowanie i analizę.
Następnym krokiem jest czyszczenie danych, które obejmuje obsługę brakujących wartości, usuwanie duplikatów i radzenie sobie z wartościami odstającymi. Brakujące wartości można uzupełnić za pomocą technik, takich jak imputacja średniej lub uzupełnianie w przód/w tył. Duplikaty można identyfikować i usuwać za pomocą funkcji `duplicated()` i `drop_duplicates()`. Wartości odstające można wykryć za pomocą metod statystycznych, takich jak wynik Z lub rozstęp międzykwartylowy (IQR) i można nimi zarządzać, usuwając je lub przekształcając do bardziej odpowiedniej wartości.
Po oczyszczeniu danych kolejnym krokiem jest transformacja danych. Obejmuje to konwersję zmiennych kategorialnych na reprezentacje numeryczne, skalowanie zmiennych numerycznych i tworzenie nowych funkcji. Zmienne kategorialne można przekształcać za pomocą technik, takich jak kodowanie na gorąco lub kodowanie etykiet. Zmienne numeryczne można skalować przy użyciu technik takich jak standaryzacja lub normalizacja. Nowe funkcje można tworzyć, łącząc istniejące funkcje lub stosując do nich działania matematyczne.
Na koniec dane należy podzielić na zbiory uczące i testujące. Ma to na celu ocenę wydajności wyszkolonego modelu na niewidocznych danych. Funkcji `train_test_split()` w Pandach można użyć do losowego podziału danych na zestawy treningowe i testowe w oparciu o określony stosunek. Ważne jest, aby upewnić się, że dane są podzielone w sposób, który zachowuje rozkład zmiennej docelowej.
Podsumowując, kroki związane z przygotowaniem danych do uczenia modelu uczenia maszynowego przy użyciu biblioteki Pandas obejmują ładowanie danych, czyszczenie danych, transformację danych i dzielenie danych. Te kroki są niezbędne do zapewnienia, że dane mają odpowiedni format do uczenia modelu i uzyskiwania wiarygodnych wyników.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące Postęp w uczeniu maszynowym:
- Jakie są ograniczenia w pracy z dużymi zbiorami danych w uczeniu maszynowym?
- Czy uczenie maszynowe może pomóc w dialogu?
- Czym jest plac zabaw TensorFlow?
- Czy tryb chętny uniemożliwia funkcjonalność przetwarzania rozproszonego TensorFlow?
- Czy rozwiązania chmurowe Google można wykorzystać do oddzielenia przetwarzania od pamięci masowej w celu efektywniejszego uczenia modelu uczenia maszynowego za pomocą dużych zbiorów danych?
- Czy Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) oferuje automatyczne pozyskiwanie i konfigurację zasobów oraz obsługuje zamykanie zasobów po zakończeniu uczenia modelu?
- Czy możliwe jest bezproblemowe trenowanie modeli uczenia maszynowego na dowolnie dużych zbiorach danych?
- Czy w przypadku korzystania z CMLE utworzenie wersji wymaga określenia źródła eksportowanego modelu?
- Czy CMLE może odczytywać dane z magazynu Google Cloud i używać określonego przeszkolonego modelu do wnioskowania?
- Czy Tensorflow może być używany do uczenia i wnioskowania o głębokich sieciach neuronowych (DNN)?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w sekcji Postępy w uczeniu maszynowym