Na področju strojnega učenja igra priprava podatkov ključno vlogo pri uspehu usposabljanja modela. Pri uporabi knjižnice Pandas je v pripravo podatkov za usposabljanje modela strojnega učenja vključenih več korakov. Ti koraki vključujejo nalaganje podatkov, čiščenje podatkov, transformacijo podatkov in razdelitev podatkov.
Prvi korak pri pripravi podatkov je nalaganje v Pandas DataFrame. To lahko storite z branjem podatkov iz datoteke ali s poizvedovanjem v bazi podatkov. Pandas ponuja različne funkcije, kot so `read_csv()`, `read_excel()` in `read_sql()` za olajšanje tega postopka. Ko so podatki naloženi, so shranjeni v obliki tabele, kar olajša manipulacijo in analizo.
Naslednji korak je čiščenje podatkov, ki vključuje obravnavo manjkajočih vrednosti, odstranjevanje dvojnikov in obravnavo izstopajočih vrednosti. Manjkajoče vrednosti je mogoče zapolniti s tehnikami, kot je imputacija srednje vrednosti ali polnjenje naprej/nazaj. Dvojnike je mogoče prepoznati in odstraniti s funkcijama `duplicated()` in `drop_duplicates()`. Izstopajoče vrednosti je mogoče zaznati s statističnimi metodami, kot sta Z-rezultat ali interkvartilni razpon (IQR), in jih je mogoče obravnavati tako, da jih odstranite ali pretvorite v ustreznejšo vrednost.
Po čiščenju podatkov je naslednji korak transformacija podatkov. To vključuje pretvorbo kategoričnih spremenljivk v numerične predstavitve, skaliranje numeričnih spremenljivk in ustvarjanje novih funkcij. Kategorične spremenljivke je mogoče preoblikovati s tehnikami, kot sta kodiranje z enim pritiskom ali kodiranje z oznako. Številske spremenljivke je mogoče skalirati s tehnikami, kot sta standardizacija ali normalizacija. Nove funkcije je mogoče ustvariti s kombiniranjem obstoječih funkcij ali z uporabo matematičnih operacij zanje.
Končno je treba podatke razdeliti na nize za usposabljanje in testiranje. To se naredi, da se oceni učinkovitost usposobljenega modela na nevidnih podatkih. Funkcijo `train_test_split()` v Pandas lahko uporabite za naključno razdelitev podatkov v nize za usposabljanje in testiranje na podlagi določenega razmerja. Pomembno je zagotoviti, da so podatki razdeljeni na način, ki ohranja porazdelitev ciljne spremenljivke.
Če povzamemo, koraki, vključeni v pripravo podatkov za usposabljanje modela strojnega učenja z uporabo knjižnice Pandas, vključujejo nalaganje podatkov, čiščenje podatkov, transformacijo podatkov in razdelitev podatkov. Ti koraki so bistveni za zagotovitev, da so podatki v primerni obliki za usposabljanje modela in za pridobitev zanesljivih rezultatov.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi Napredek v strojnem učenju:
- Kakšne so omejitve pri delu z velikimi nabori podatkov v strojnem učenju?
- Ali lahko strojno učenje pomaga pri dialogu?
- Kaj je igrišče TensorFlow?
- Ali način eager preprečuje porazdeljeno računalniško funkcionalnost TensorFlow?
- Ali je mogoče Googlove rešitve v oblaku uporabiti za ločitev računalništva od shranjevanja za učinkovitejše usposabljanje modela ML z velikimi podatki?
- Ali Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ponuja samodejno pridobivanje in konfiguracijo virov ter upravlja zaustavitev virov po končanem usposabljanju modela?
- Ali je mogoče usposobiti modele strojnega učenja na poljubno velikih naborih podatkov brez kolcanja?
- Ali pri uporabi CMLE ustvarjanje različice zahteva navedbo vira izvoženega modela?
- Ali lahko CMLE bere podatke iz shrambe Google Cloud in za sklepanje uporabi določen usposobljen model?
- Ali je Tensorflow mogoče uporabiti za usposabljanje in sklepanje globokih nevronskih mrež (DNN)?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v Napredovanje v strojnem učenju