В областта на машинното обучение подготовката на данни играе решаваща роля за успеха на обучението на модел. Когато използвате библиотеката Pandas, има няколко стъпки, включени в подготовката на данните за обучение на модел за машинно обучение. Тези стъпки включват зареждане на данни, почистване на данни, трансформация на данни и разделяне на данни.
Първата стъпка в подготовката на данните е да ги заредите в Pandas DataFrame. Това може да стане чрез четене на данните от файл или чрез заявка към база данни. Pandas предоставя различни функции като `read_csv()`, `read_excel()` и `read_sql()` за улесняване на този процес. След като данните се заредят, те се съхраняват в табличен формат, което улеснява манипулирането и анализирането им.
Следващата стъпка е почистване на данни, което включва обработка на липсващи стойности, премахване на дубликати и справяне с извънредни стойности. Липсващите стойности могат да бъдат попълнени с помощта на техники като средно импутиране или попълване напред/назад. Дубликатите могат да бъдат идентифицирани и премахнати с помощта на функциите `duplicated()` и `drop_duplicates()`. Отклоненията могат да бъдат открити с помощта на статистически методи като Z-резултат или интерквартилен диапазон (IQR) и могат да бъдат обработени чрез премахването им или трансформирането им в по-подходяща стойност.
След почистването на данните следващата стъпка е трансформацията на данните. Това включва преобразуване на категорични променливи в числени представяния, мащабиране на числови променливи и създаване на нови функции. Категоричните променливи могат да бъдат трансформирани с помощта на техники като еднократно кодиране или кодиране на етикети. Числените променливи могат да бъдат мащабирани с помощта на техники като стандартизация или нормализация. Нови функции могат да бъдат създадени чрез комбиниране на съществуващи функции или чрез прилагане на математически операции към тях.
И накрая, данните трябва да бъдат разделени на комплекти за обучение и тестване. Това се прави, за да се оцени ефективността на обучения модел върху невидяни данни. Функцията `train_test_split()` в Pandas може да се използва за произволно разделяне на данните в комплекти за обучение и тестване въз основа на определено съотношение. Важно е да се гарантира, че данните са разделени по начин, който запазва разпределението на целевата променлива.
За да обобщим, стъпките, включени в подготовката на данни за обучение на модел за машинно обучение с помощта на библиотеката Pandas, включват зареждане на данни, почистване на данни, трансформация на данни и разделяне на данни. Тези стъпки са от съществено значение, за да се гарантира, че данните са в подходящ формат за обучение на модела и за получаване на надеждни резултати.
Други скорошни въпроси и отговори относно Напредък в машинното обучение:
- Какви са ограниченията при работа с големи набори от данни в машинното обучение?
- Може ли машинното обучение да окаже някаква диалогична помощ?
- Какво представлява детската площадка TensorFlow?
- Режимът на нетърпение предотвратява ли разпределената изчислителна функционалност на TensorFlow?
- Могат ли облачните решения на Google да се използват за отделяне на компютри от съхранение за по-ефективно обучение на ML модела с големи данни?
- Механизмът за машинно обучение в облака на Google (CMLE) предлага ли автоматично придобиване и конфигуриране на ресурси и обработва ли изключване на ресурси след приключване на обучението на модела?
- Възможно ли е да се обучават модели за машинно обучение върху произволно големи набори от данни без проблеми?
- Когато използвате CMLE, създаването на версия изисква ли да посочите източник на експортиран модел?
- Може ли CMLE да чете от данни за хранилище в Google Cloud и да използва определен обучен модел за извод?
- Може ли Tensorflow да се използва за обучение и извеждане на дълбоки невронни мрежи (DNN)?
Вижте още въпроси и отговори в „Напредък в машинното обучение“.