Inden for maskinlæring spiller dataforberedelse en afgørende rolle for succesen med at træne en model. Når du bruger Pandas-biblioteket, er der flere trin involveret i at forberede dataene til træning af en maskinlæringsmodel. Disse trin omfatter dataindlæsning, datarensning, datatransformation og dataopdeling.
Det første trin i at forberede dataene er at indlæse dem i en Pandas DataFrame. Dette kan gøres ved at læse dataene fra en fil eller ved at forespørge i en database. Pandas tilbyder forskellige funktioner såsom `read_csv()`, `read_excel()` og `read_sql()` for at lette denne proces. Når dataene er indlæst, gemmes de i et tabelformat, hvilket gør det nemmere at manipulere og analysere.
Det næste trin er datarensning, som involverer håndtering af manglende værdier, fjernelse af dubletter og håndtering af outliers. Manglende værdier kan udfyldes ved hjælp af teknikker som middelimputation eller fremad/bagudfyldning. Dubletter kan identificeres og fjernes ved hjælp af funktionerne `duplicated()` og `drop_duplicates()`. Outliers kan detekteres ved hjælp af statistiske metoder såsom Z-score eller interquartile range (IQR) og kan håndteres ved enten at fjerne dem eller transformere dem til en mere passende værdi.
Efter at have renset dataene, er næste trin datatransformation. Dette involverer konvertering af kategoriske variable til numeriske repræsentationer, skalering af numeriske variabler og skabelse af nye funktioner. Kategoriske variabler kan transformeres ved hjælp af teknikker som one-hot-kodning eller etiketkodning. Numeriske variabler kan skaleres ved hjælp af teknikker som standardisering eller normalisering. Nye funktioner kan oprettes ved at kombinere eksisterende funktioner eller ved at anvende matematiske operationer på dem.
Endelig skal dataene opdeles i trænings- og testsæt. Dette gøres for at evaluere ydeevnen af den trænede model på usete data. `train_test_split()`-funktionen i Pandas kan bruges til at opdele dataene tilfældigt i trænings- og testsæt baseret på et specificeret forhold. Det er vigtigt at sikre, at data er opdelt på en måde, der bevarer fordelingen af målvariablen.
For at opsummere inkluderer de trin, der er involveret i at forberede data til træning af en maskinlæringsmodel ved hjælp af Pandas-biblioteket, dataindlæsning, datarensning, datatransformation og dataopdeling. Disse trin er afgørende for at sikre, at dataene er i et passende format til træning af modellen og for at opnå pålidelige resultater.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr Fremskridt inden for maskinlæring:
- Hvad er begrænsningerne ved at arbejde med store datasæt i maskinlæring?
- Kan maskinlæring hjælpe med dialog?
- Hvad er TensorFlow-legepladsen?
- Forhindrer ivrig tilstand TensorFlows distribuerede computerfunktionalitet?
- Kan Google cloud-løsninger bruges til at afkoble computing fra storage for en mere effektiv træning af ML-modellen med big data?
- Tilbyder Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatisk ressourceanskaffelse og konfiguration og håndtere ressourcenedlukning, efter træningen af modellen er færdig?
- Er det muligt at træne maskinlæringsmodeller på vilkårligt store datasæt uden problemer?
- Når du bruger CMLE, kræver oprettelse af en version, at du angiver en kilde til en eksporteret model?
- Kan CMLE læse fra Google Cloud-lagringsdata og bruge en specificeret trænet model til slutninger?
- Kan Tensorflow bruges til træning og inferens af dybe neurale netværk (DNN'er)?
Se flere spørgsmål og svar i Advance in Machine Learning