Как подготовить и очистить данные перед обучением?
В области машинного обучения, особенно при работе с такими платформами, как Google Cloud Machine Learning, подготовка и очистка данных являются критически важным шагом, который напрямую влияет на производительность и точность разрабатываемых вами моделей. Этот процесс включает несколько этапов, каждый из которых призван гарантировать, что данные, используемые для обучения, являются высококачественными, релевантными и подходящими для предполагаемой задачи машинного обучения. Давайте рассмотрим комплексные этапы, необходимые для подготовки и очистки данных перед обучением модели машинного обучения.
Понимание важности подготовки и очистки данных
Подготовка и очистка данных являются основополагающими этапами в конвейере машинного обучения. Качество ваших данных может существенно влиять на производительность ваших моделей машинного обучения. Плохо подготовленные данные могут привести к неточным моделям, в то время как хорошо подготовленные данные могут повысить точность модели, сократить время обучения и улучшить интерпретируемость результатов. Процесс подготовки и очистки данных является итеративным и может потребовать многократного повторения на протяжении всего жизненного цикла разработки модели.
Этапы подготовки и очистки данных
1. Сбор данных и интеграция
Первым шагом в подготовке данных является сбор данных из различных источников. Это может включать базы данных, электронные таблицы, API, веб-скрапинг, устройства IoT и многое другое. После сбора данные должны быть интегрированы в единый набор данных. Во время интеграции важно обеспечить совместимость и согласованность данных из разных источников. Это может включать решение таких проблем, как различные форматы данных, единицы измерения и типы данных.
Пример: Предположим, вы создаете предиктивную модель оттока клиентов, используя данные из нескольких отделов, таких как продажи, поддержка и маркетинг. Вам нужно будет объединить эти наборы данных в единый набор данных, который представляет собой целостное представление о пути клиента.
2. Очистка данных
Очистка данных включает в себя выявление и исправление ошибок и несоответствий в наборе данных. Этот шаг необходим для обеспечения точности и надежности данных. Задачи очистки данных включают в себя:
– Обработка пропущенных значений: Отсутствующие данные могут возникать по разным причинам, таким как ошибки ввода данных, неисправность оборудования или повреждение данных. Общие стратегии обработки отсутствующих значений включают:
– удаление: Удаление записей с пропущенными значениями, если их немного и они не оказывают существенного влияния на набор данных.
– вменение в вину: Заполнение пропущенных значений с использованием статистических методов, таких как среднее значение, медиана или мода, или с использованием более сложных методов, таких как метод K-ближайших соседей или регрессионное вменение.
– Удаление дубликатов: Дублирующие записи могут исказить анализ и должны быть идентифицированы и удалены. Это особенно важно в наборах данных, где каждая запись должна представлять уникальную сущность.
– Исправление несоответствий: Это подразумевает стандартизацию записей данных, которые должны быть единообразными, например, форматы дат, категориальные метки или регистр текста.
Пример: В наборе данных, содержащем информацию о клиентах, вы можете столкнуться с пропущенными значениями в столбце «Возраст». Вы можете заполнить эти пропущенные значения медианным возрастом набора данных, чтобы сохранить распределение.
3. Преобразование данных
Преобразование данных подразумевает преобразование данных в формат, подходящий для анализа и моделирования. Этот шаг может включать:
– Нормализация и стандартизация: Эти методы используются для масштабирования числовых признаков до общего диапазона или распределения, что особенно важно для алгоритмов, чувствительных к масштабированию признаков, таких как машины опорных векторов или кластеризация K-средних.
– Нормализация: Изменение масштаба объектов до диапазона [0, 1] с использованием минимально-максимального масштабирования.
– Стандартизация: Преобразование признаков таким образом, чтобы среднее значение было равно 0, а стандартное отклонение — 1.
– Кодирование категориальных переменных: Алгоритмы машинного обучения требуют числового ввода. Поэтому категориальные переменные должны быть преобразованы в числовые значения. Методы включают:
– Кодировка метки: Присвоение уникального целого числа каждой категории.
– Одно горячее кодирование: Создание бинарных столбцов для каждой категории, что предпочтительно, когда между категориями нет порядковых отношений.
– Техническая инженерия: Создание новых функций или изменение существующих для улучшения производительности модели. Это может включать:
– Полиномиальные характеристики: Генерация терминов взаимодействия или полиномиальных терминов из существующих признаков.
– Биннинг: Преобразование непрерывных переменных в категориальные путем группировки их в ячейки.
Пример: в наборе данных со столбцом «Город», содержащим категориальные данные, вы можете использовать прямое кодирование для создания двоичных столбцов для каждого города, позволяя модели интерпретировать их как числовые входные данные.
4. Сжатие данных
Методы сокращения данных используются для уменьшения объема данных при сохранении их целостности. Это может повысить вычислительную эффективность и производительность модели. Методы включают:
– Уменьшение размерности: Такие методы, как анализ главных компонентов (PCA) или t-распределенное стохастическое соседнее встраивание (t-SNE), используются для сокращения количества признаков при сохранении дисперсии или структуры данных.
– Выбор функций: Выявление и сохранение только наиболее релевантных признаков на основе статистических тестов, корреляционного анализа или мер важности на основе моделей.
Пример: если набор данных содержит 100 признаков, можно использовать PCA для сокращения его до меньшего набора главных компонент, которые охватывают большую часть дисперсии, тем самым упрощая модель без значительной потери информации.
5. Разделение данных
Перед обучением модели машинного обучения важно разделить данные на отдельные наборы для обучения, проверки и тестирования. Это гарантирует, что производительность модели может быть оценена на невидимых данных, что снижает риск переобучения.
– Обучающий набор: Часть данных, используемая для обучения модели.
– Набор для проверки: Отдельное подмножество, используемое для настройки параметров модели и принятия решений об архитектуре модели.
– Тестовый набор: Окончательный поднабор, используемый для оценки эффективности модели после обучения и проверки.
Распространенной практикой является использование разделения 70-15-15, но оно может варьироваться в зависимости от размера набора данных и конкретных требований проекта.
6. Увеличение данных
Для определенных типов данных, в частности изображений и текста, можно использовать аугментацию данных для искусственного увеличения размера обучающего набора данных путем создания измененных версий существующих данных. Это может помочь улучшить надежность и обобщение модели. Методы включают:
– Увеличение изображения: Применение преобразований, таких как вращение, масштабирование, переворот и корректировка цвета, для создания новых обучающих образцов.
– Увеличение текста: Использование таких методов, как замена синонимов, случайная вставка или обратный перевод, для создания новых текстовых данных.
Пример: в задаче классификации изображений вы можете применять случайные вращения и перевороты к изображениям, чтобы создать более разнообразный обучающий набор, помогая модели лучше обобщать невидимые данные.
Инструменты и платформы для подготовки и очистки данных
Google Cloud предлагает несколько инструментов и сервисов, облегчающих подготовку и очистку данных:
– Подготовка облачных данных Google: Визуальный инструмент для исследования, очистки и подготовки данных к анализу. Он предоставляет интуитивно понятный интерфейс и автоматизированные предложения для оптимизации процесса подготовки данных.
– BigQuery: Полностью управляемое, бессерверное хранилище данных, которое позволяет выполнять быстрые SQL-запросы к большим наборам данных. Его можно использовать для предварительной обработки и очистки данных перед их подачей в модели машинного обучения.
– Облачная лаборатория данных: интерактивный инструмент для исследования, анализа и визуализации данных, который можно использовать для подготовки и очистки данных с использованием Python и SQL.
– Облачный поток данных: Полностью управляемая служба для потоковой и пакетной обработки данных, которую можно использовать для построения сложных конвейеров подготовки данных.
Процесс подготовки и очистки данных является критически важным компонентом рабочего процесса машинного обучения. Он включает в себя несколько этапов, включая сбор данных, очистку, преобразование, сокращение, разделение и дополнение. Каждый этап требует тщательного рассмотрения и применения соответствующих методов, чтобы гарантировать, что данные имеют высокое качество и подходят для обучения надежных и точных моделей машинного обучения. Используя инструменты и платформы, такие как предлагаемые Google Cloud, специалисты по данным и инженеры по машинному обучению могут упростить и оптимизировать этот процесс, что в конечном итоге приведет к более эффективной и действенной разработке моделей.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся EITC/AI/GCML Машинное обучение Google Cloud:
- Если кто-то использует модель Google и обучает ее на своем собственном экземпляре, сохраняет ли Google улучшения, полученные с помощью обучающих данных?
- Как узнать, какую модель машинного обучения использовать, до ее обучения?
- Что такое задача регрессии?
- Как можно перейти между таблицами Vertex AI и AutoML?
- Можно ли использовать Kaggle для загрузки финансовых данных и проведения статистического анализа и прогнозирования с использованием эконометрических моделей, таких как R-квадрат, ARIMA или GARCH?
- Можно ли использовать машинное обучение для прогнозирования риска ишемической болезни сердца?
- Каковы реальные изменения в связи с ребрендингом Google Cloud Machine Learning на Vertex AI?
- Каковы показатели оценки эффективности модели?
- Что такое линейная регрессия?
- Можно ли объединить различные модели МО и создать мастер-ИИ?
Просмотреть дополнительные вопросы и ответы в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning