Milyen lépésekből áll az adataink előkészítése egy gépi tanulási modell Pandas könyvtár használatával történő betanításához?
A gépi tanulás területén az adatok előkészítésének fontos szerepe van a modell betanításának sikerében. A Pandas könyvtár használatakor több lépésből áll az adatok előkészítése a gépi tanulási modell betanításához. Ezek a lépések magukban foglalják az adatbetöltést, az adattisztítást, az adatátalakítást és az adatfelosztást.
Az adatok előkészítésének első lépése a Pandas DataFrame-be való betöltése. Ez megtehető az adatok kiolvasásával egy fájlból vagy egy adatbázis lekérdezésével. A Pandas különféle funkciókat kínál, mint például a `read_csv()`, `read_excel()` és a `read_sql()`, hogy megkönnyítse ezt a folyamatot. Az adatok betöltése után táblázatos formában tárolódnak, így könnyebben kezelhetők és elemezhetők.
A következő lépés az adattisztítás, amely magában foglalja a hiányzó értékek kezelését, az ismétlődések eltávolítását és a kiugró értékek kezelését. A hiányzó értékek kitölthetők olyan technikákkal, mint az átlagimputáció vagy az előre/hátra kitöltés. A duplikátumok azonosíthatók és eltávolíthatók a "duplicated()" és a "drop_duplicates()" függvényekkel. A kiugró értékek kimutathatók statisztikai módszerekkel, mint például a Z-pontszám vagy az interkvartilis tartomány (IQR), és ezek eltávolításával vagy megfelelőbb értékre való átalakításával kezelhetők.
Az adatok tisztítása után a következő lépés az adatátalakítás. Ez magában foglalja a kategorikus változók numerikus megjelenítésekké alakítását, a numerikus változók skálázását és új funkciók létrehozását. A kategorikus változók olyan technikák segítségével alakíthatók át, mint az one-hot kódolás vagy a címkekódolás. A numerikus változók skálázhatók olyan technikák segítségével, mint a szabványosítás vagy a normalizálás. Új jellemzők hozhatók létre meglévő jellemzők kombinálásával vagy matematikai műveletek alkalmazásával.
Végül az adatokat képzési és tesztelési készletekre kell felosztani. Ennek célja a betanított modell teljesítményének értékelése nem látott adatokon. A Pandas `train_test_split()` függvénye használható az adatok véletlenszerű felosztására edzési és tesztelési halmazokra egy meghatározott arány alapján. Fontos annak biztosítása, hogy az adatok olyan módon legyenek felosztva, hogy a célváltozó eloszlása megmaradjon.
Összefoglalva, a Pandas könyvtár használatával a gépi tanulási modell betanításához szükséges adatok előkészítésének lépései közé tartozik az adatbetöltés, az adattisztítás, az adatátalakítás és az adatfelosztás. Ezek a lépések elengedhetetlenek ahhoz, hogy az adatok megfelelő formátumban legyenek a modell betanításához és megbízható eredményekhez.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban Haladás a gépi tanulásban:
- Ha egy kernel el van forkolva adatokkal, és az eredeti privát, akkor a forked lehet nyilvános, és ha igen, akkor az nem sérti a magánéletet?
- Milyen korlátai vannak a nagy adatkészletekkel való munkavégzésnek a gépi tanulásban?
- A gépi tanulás segíthet némi párbeszédben?
- Mi az a TensorFlow játszótér?
- Megakadályozza-e a lelkes üzemmód a TensorFlow elosztott számítási funkcióit?
- Használhatók-e a Google felhőmegoldásai a számítástechnika leválasztására a tárhelyről az ML-modell nagy adatokkal való hatékonyabb betanítása érdekében?
- A Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) kínál automatikus erőforrás-beszerzést és -konfigurálást, és kezeli az erőforrások leállítását a modell betanítása után?
- Lehetséges-e gépi tanulási modelleket betanítani tetszőlegesen nagy adathalmazokra gond nélkül?
- CMLE használata esetén a verzió létrehozásához meg kell adni az exportált modell forrását?
- A CMLE képes kiolvasni a Google Cloud tárolási adatait, és használhat egy meghatározott betanított modellt következtetésre?
További kérdések és válaszok az Advancing in Machine Learning című témakörben