Hva er trinnene involvert i å forberede dataene våre for opplæring av en maskinlæringsmodell ved bruk av Pandas-biblioteket?
Innen maskinlæring spiller dataforberedelse en viktig rolle for suksessen med å trene en modell. Når du bruker Pandas-biblioteket, er det flere trinn involvert i å forberede dataene for opplæring av en maskinlæringsmodell. Disse trinnene inkluderer datalasting, datarensing, datatransformasjon og datadeling.
Det første trinnet i å forberede dataene er å laste dem inn i en Pandas DataFrame. Dette kan gjøres ved å lese dataene fra en fil eller ved å spørre en database. Pandas tilbyr forskjellige funksjoner som `read_csv()`, `read_excel()` og `read_sql()` for å lette denne prosessen. Når dataene er lastet inn, lagres de i et tabellformat, noe som gjør det lettere å manipulere og analysere.
Det neste trinnet er datarensing, som involverer håndtering av manglende verdier, fjerning av duplikater og håndtering av uteliggere. Manglende verdier kan fylles ved hjelp av teknikker som gjennomsnittlig imputering eller forover/bakover fylling. Duplikater kan identifiseres og fjernes ved å bruke funksjonene `duplicated()` og `drop_duplicates()`. Outliers kan oppdages ved hjelp av statistiske metoder som Z-score eller interquartile range (IQR) og kan håndteres ved enten å fjerne dem eller transformere dem til en mer passende verdi.
Etter å ha renset dataene, er neste trinn datatransformasjon. Dette innebærer å konvertere kategoriske variabler til numeriske representasjoner, skalere numeriske variabler og lage nye funksjoner. Kategoriske variabler kan transformeres ved hjelp av teknikker som one-hot-koding eller etikettkoding. Numeriske variabler kan skaleres ved hjelp av teknikker som standardisering eller normalisering. Nye funksjoner kan opprettes ved å kombinere eksisterende funksjoner eller ved å bruke matematiske operasjoner på dem.
Til slutt må dataene deles inn i trenings- og testsett. Dette gjøres for å evaluere ytelsen til den trente modellen på usett data. `train_test_split()`-funksjonen i Pandas kan brukes til å dele opp dataene tilfeldig i trenings- og testsett basert på et spesifisert forhold. Det er viktig å sikre at dataene deles på en måte som bevarer fordelingen av målvariabelen.
For å oppsummere inkluderer trinnene som er involvert i å forberede data for opplæring av en maskinlæringsmodell ved bruk av Pandas-biblioteket datalasting, datarensing, datatransformasjon og datadeling. Disse trinnene er avgjørende for å sikre at dataene er i et passende format for opplæring av modellen og for å oppnå pålitelige resultater.
Andre nyere spørsmål og svar vedr Fremgang i maskinlæring:
- Når en kjerne er splittet med data og originalen er privat, kan den splittede kjernen være offentlig og i så fall ikke et personvernbrudd?
- Hva er begrensningene ved å jobbe med store datasett i maskinlæring?
- Kan maskinlæring hjelpe til med dialog?
- Hva er TensorFlow-lekeplassen?
- Hindrer ivrig modus den distribuerte databehandlingsfunksjonaliteten til TensorFlow?
- Kan Googles skyløsninger brukes til å koble fra databehandling fra lagring for en mer effektiv opplæring av ML-modellen med big data?
- Tilbyr Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatisk ressursanskaffelse og konfigurasjon og håndterer ressursavslutning etter at opplæringen av modellen er fullført?
- Er det mulig å trene maskinlæringsmodeller på vilkårlig store datasett uten problemer?
- Når du bruker CMLE, krever oppretting av en versjon at du spesifiserer en kilde for en eksportert modell?
- Kan CMLE lese fra Google Cloud-lagringsdata og bruke en spesifisert opplært modell for slutninger?
Se flere spørsmål og svar i Avansere i maskinlæring