В области машинного обучения подготовка данных играет решающую роль в успешном обучении модели. При использовании библиотеки Pandas подготовка данных для обучения модели машинного обучения выполняется в несколько этапов. Эти шаги включают загрузку данных, очистку данных, преобразование данных и разделение данных.
Первым шагом в подготовке данных является их загрузка в Pandas DataFrame. Это можно сделать, прочитав данные из файла или запросив базу данных. Pandas предоставляет различные функции, такие как `read_csv()`, `read_excel()` и `read_sql()` для облегчения этого процесса. После загрузки данные сохраняются в табличном формате, что упрощает их обработку и анализ.
Следующим шагом является очистка данных, которая включает в себя обработку отсутствующих значений, удаление дубликатов и работу с выбросами. Пропущенные значения можно заполнить с помощью таких методов, как вменение среднего или прямое/обратное заполнение. Дубликаты могут быть идентифицированы и удалены с помощью функций `duplicated()` и `drop_duplicates()`. Выбросы могут быть обнаружены с использованием статистических методов, таких как Z-оценка или межквартильный диапазон (IQR), и могут быть обработаны путем их удаления или преобразования в более подходящее значение.
После очистки данных следующим шагом является преобразование данных. Это включает в себя преобразование категориальных переменных в числовые представления, масштабирование числовых переменных и создание новых функций. Категориальные переменные могут быть преобразованы с использованием таких методов, как однократное кодирование или кодирование меток. Числовые переменные можно масштабировать с помощью таких методов, как стандартизация или нормализация. Новые функции могут быть созданы путем объединения существующих функций или применения к ним математических операций.
Наконец, данные необходимо разделить на наборы для обучения и тестирования. Это делается для оценки производительности обученной модели на невидимых данных. Функцию `train_test_split()` в Pandas можно использовать для случайного разделения данных на наборы для обучения и тестирования на основе заданного соотношения. Важно убедиться, что данные разделены таким образом, чтобы сохранить распределение целевой переменной.
Подводя итог, можно сказать, что этапы подготовки данных для обучения модели машинного обучения с использованием библиотеки Pandas включают загрузку данных, очистку данных, преобразование данных и разделение данных. Эти шаги необходимы для обеспечения того, чтобы данные были в подходящем формате для обучения модели и для получения надежных результатов.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся Развитие машинного обучения:
- Каковы ограничения при работе с большими наборами данных в машинном обучении?
- Может ли машинное обучение оказать некоторую диалогическую помощь?
- Что такое игровая площадка TensorFlow?
- Препятствует ли режим нетерпеливости функциям распределенных вычислений TensorFlow?
- Можно ли использовать облачные решения Google для отделения вычислений от хранилища для более эффективного обучения модели машинного обучения на больших данных?
- Предлагает ли Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) автоматическое получение и настройку ресурсов, а также обеспечивает отключение ресурсов после завершения обучения модели?
- Можно ли без проблем обучать модели машинного обучения на произвольно больших наборах данных?
- При использовании CMLE требует ли создание версии указания источника экспортируемой модели?
- Может ли CMLE считывать данные из хранилища Google Cloud и использовать указанную обученную модель для вывода?
- Можно ли использовать Tensorflow для обучения и вывода глубоких нейронных сетей (DNN)?
Посмотреть больше вопросов и ответов в Продвижение в машинном обучении