Hvordan forbereder og renser man data før træning?
Inden for maskinlæring, især når du arbejder med platforme som Google Cloud Machine Learning, er forberedelse og rensning af data et kritisk trin, der direkte påvirker ydeevnen og nøjagtigheden af de modeller, du udvikler. Denne proces involverer flere faser, der hver især er designet til at sikre, at de data, der bruges til træning, er af høj kvalitet, relevante og egnede til den påtænkte maskinlæringsopgave. Lad os overveje de omfattende trin, der er involveret i at forberede og rense data, før vi træner en maskinlæringsmodel.
Forstå vigtigheden af dataforberedelse og rengøring
Dataforberedelse og -rensning er grundlæggende trin i maskinlæringspipelinen. Kvaliteten af dine data kan i væsentlig grad påvirke ydeevnen af dine maskinlæringsmodeller. Dårligt forberedte data kan føre til unøjagtige modeller, mens velforberedte data kan øge modellens nøjagtighed, reducere træningstiden og forbedre fortolkningen af resultater. Processen med dataforberedelse og -rensning er iterativ og kan kræve gensyn flere gange gennem hele modeludviklingens livscyklus.
Trin i dataforberedelse og -rensning
1. Dataindsamling og integration
Det første skridt i dataforberedelsen er at indsamle data fra forskellige kilder. Dette kan omfatte databaser, regneark, API'er, web-scraping, IoT-enheder og mere. Når dataene er indsamlet, skal de integreres i et enkelt datasæt. Under integration er det vigtigt at sikre, at data fra forskellige kilder er kompatible og konsistente. Dette kan involvere løsning af problemer såsom forskellige dataformater, måleenheder og datatyper.
Eksempel: Antag, at du bygger en forudsigelig model for kundeafgang ved hjælp af data fra flere afdelinger såsom salg, support og marketing. Du skal flette disse datasæt til et sammenhængende datasæt, der repræsenterer et holistisk syn på kunderejsen.
2. Data Rengøring
Datarensning involverer at identificere og rette fejl og uoverensstemmelser i datasættet. Dette trin er afgørende for at sikre nøjagtigheden og pålideligheden af dataene. Datarensningsopgaver omfatter:
- Håndtering af manglende værdier: Manglende data kan opstå på grund af forskellige årsager, såsom dataindtastningsfejl, udstyrsfejl eller datakorruption. Almindelige strategier til håndtering af manglende værdier omfatter:
- sletning: Fjernelse af poster med manglende værdier, hvis de er få og ikke påvirker datasættet væsentligt.
- Imputation: Udfyldning af manglende værdier ved hjælp af statistiske metoder som middelværdi, median eller tilstand, eller ved at bruge mere sofistikerede teknikker som K-nærmeste naboer eller regressionimputation.
- Fjernelse af dubletter: Duplikerede poster kan skævvride analyser og bør identificeres og fjernes. Dette er især vigtigt i datasæt, hvor hver post skal repræsentere en unik enhed.
- Korrigering af uoverensstemmelser: Dette involverer standardisering af dataindtastninger, der skal være ensartede, såsom datoformater, kategoriske etiketter eller store og små bogstaver.
Eksempel: I et datasæt, der indeholder kundeoplysninger, kan du støde på manglende værdier i kolonnen 'Alder'. Du kan vælge at udfylde disse manglende værdier med datasættets medianalder for at bevare fordelingen.
3. Datatransformation
Datatransformation involverer konvertering af data til et format, der er egnet til analyse og modellering. Dette trin kan omfatte:
- Normalisering og standardisering: Disse teknikker bruges til at skalere numeriske funktioner til et fælles område eller en fordeling, hvilket er særligt vigtigt for algoritmer, der er følsomme over for skalering af funktioner, såsom Support Vector Machines eller K-Means clustering.
- normalisering: Omskaleringsfunktioner til et område på [0, 1] ved hjælp af min-max-skalering.
- Standardisering: Transformere funktioner til at have et gennemsnit på 0 og en standardafvigelse på 1.
- Kodning af kategoriske variabler: Maskinlæringsalgoritmer kræver numerisk input. Derfor skal kategoriske variable konverteres til numeriske værdier. Teknikker omfatter:
- Etiketkodning: Tildeling af et unikt heltal til hver kategori.
- One-Hot-kodning: Oprettelse af binære kolonner for hver kategori, hvilket er at foretrække, når der ikke er nogen ordensrelation mellem kategorier.
- Feature Engineering: Oprettelse af nye funktioner eller ændring af eksisterende for at forbedre modellens ydeevne. Dette kan involvere:
- Polynomiske egenskaber: Generering af interaktionstermer eller polynomielle termer fra eksisterende funktioner.
- binning: Konvertering af kontinuerte variable til kategoriske ved at gruppere dem i bins.
Eksempel: I et datasæt med en 'By'-kolonne, der indeholder kategoriske data, kan du bruge one-hot-kodning til at oprette binære kolonner for hver by, så modellen kan fortolke disse som numeriske input.
4. Data Reduktion
Datareduktionsteknikker bruges til at reducere mængden af data og samtidig bevare dens integritet. Dette kan forbedre beregningseffektiviteten og modellens ydeevne. Metoder omfatter:
- Dimensionalitetsreduktion: Teknikker såsom Principal Component Analysis (PCA) eller t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) bruges til at reducere antallet af funktioner, samtidig med at varians eller struktur i dataene bevares.
- Funktionsvalg: Identifikation og fastholdelse af kun de mest relevante funktioner baseret på statistiske test, korrelationsanalyse eller modelbaserede betydningsmålinger.
Eksempel: Hvis et datasæt indeholder 100 funktioner, kan PCA bruges til at reducere dette til et mindre sæt af hovedkomponenter, der fanger størstedelen af variansen, og dermed forenkle modellen uden væsentligt tab af information.
5. Dataopdeling
Før du træner en maskinlæringsmodel, er det vigtigt at opdele dataene i separate sæt til træning, validering og test. Dette sikrer, at modellens ydeevne kan evalueres på usete data, hvilket reducerer risikoen for overfitting.
- Træningssæt: Den del af data, der bruges til at træne modellen.
- Valideringssæt: En separat undergruppe, der bruges til at tune modelparametre og træffe beslutninger om modelarkitektur.
- Test sæt: En sidste delmængde, der bruges til at evaluere modellens ydeevne efter træning og validering.
En almindelig praksis er at bruge en 70-15-15 opdeling, men dette kan variere afhængigt af størrelsen af datasættet og de specifikke krav til projektet.
6. Dataforøgelse
For visse typer data, især billeder og tekst, kan dataforøgelse bruges til kunstigt at øge størrelsen af træningsdatasættet ved at skabe modificerede versioner af eksisterende data. Dette kan hjælpe med at forbedre modellens robusthed og generalisering. Teknikker omfatter:
- Billedforøgelse: Anvendelse af transformationer såsom rotation, skalering, vending og farvejustering for at skabe nye træningsprøver.
- Tekstforøgelse: Brug af teknikker som synonymerstatning, tilfældig indsættelse eller tilbageoversættelse til at generere nye tekstdata.
Eksempel: I en billedklassificeringsopgave kan du anvende tilfældige rotationer og vendinger på billeder for at skabe et mere forskelligartet træningssæt, der hjælper modellen med at generalisere bedre til usete data.
Værktøjer og platforme til dataforberedelse og -rensning
Google Cloud tilbyder flere værktøjer og tjenester, der letter dataforberedelse og -rensning:
- Google Cloud Dataprep: Et visuelt værktøj til at udforske, rense og forberede data til analyse. Det giver en intuitiv grænseflade og automatiserede forslag til at strømline dataforberedelsesprocessen.
- BigQuery: Et fuldt administreret, serverløst datavarehus, der giver mulighed for hurtige SQL-forespørgsler på store datasæt. Det kan bruges til at forbehandle og rense data, før det føres ind i maskinlæringsmodeller.
- Cloud Datalab: Et interaktivt værktøj til dataudforskning, analyse og visualisering, som kan bruges til at forberede og rense data ved hjælp af Python og SQL.
- Cloud Dataflow: En fuldt administreret service til stream- og batchdatabehandling, som kan bruges til at bygge komplekse dataforberedelsespipelines.
Processen med at forberede og rense data er en kritisk komponent i maskinlærings-workflowet. Det involverer flere trin, herunder dataindsamling, rensning, transformation, reduktion, opdeling og forøgelse. Hvert trin kræver omhyggelig overvejelse og anvendelse af passende teknikker for at sikre, at dataene er af høj kvalitet og egnede til træning af robuste og nøjagtige maskinlæringsmodeller. Ved at udnytte værktøjer og platforme som dem, der tilbydes af Google Cloud, kan datavidenskabsfolk og maskinlæringsingeniører strømline og optimere denne proces, hvilket i sidste ende fører til mere effektiv og effektiv modeludvikling.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Hvis jeg bruger en Google-model og træner den på min egen instans, beholder google forbedringerne fra mine træningsdata?
- Hvordan ved jeg, hvilken ML-model jeg skal bruge, før jeg træner den?
- Hvad er en regressionsopgave?
- Hvordan kan man skifte mellem Vertex AI og AutoML-tabeller?
- Er det muligt at bruge Kaggle til at uploade økonomiske data og udføre statistiske analyser og prognoser ved hjælp af økonometriske modeller såsom R-squared, ARIMA eller GARCH?
- Kan maskinlæring bruges til at forudsige risikoen for koronar hjertesygdom?
- Hvad er de faktiske ændringer som følge af rebranding af Google Cloud Machine Learning som Vertex AI?
- Hvad er præstationsevalueringsmålingerne for en model?
- Hvad er lineær regression?
- Er det muligt at kombinere forskellige ML-modeller og bygge en master AI?
Se flere spørgsmål og svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning