Στον τομέα της μηχανικής μάθησης, η προετοιμασία δεδομένων παίζει καθοριστικό ρόλο στην επιτυχία της εκπαίδευσης ενός μοντέλου. Όταν χρησιμοποιείτε τη βιβλιοθήκη Pandas, απαιτούνται πολλά βήματα για την προετοιμασία των δεδομένων για την εκπαίδευση ενός μοντέλου μηχανικής εκμάθησης. Αυτά τα βήματα περιλαμβάνουν φόρτωση δεδομένων, καθαρισμό δεδομένων, μετασχηματισμό δεδομένων και διαχωρισμό δεδομένων.
Το πρώτο βήμα για την προετοιμασία των δεδομένων είναι να τα φορτώσετε σε ένα Pandas DataFrame. Αυτό μπορεί να γίνει διαβάζοντας τα δεδομένα από ένα αρχείο ή κάνοντας ερώτημα σε μια βάση δεδομένων. Το Pandas παρέχει διάφορες λειτουργίες όπως «read_csv()», «read_excel()» και «read_sql()» για να διευκολύνει αυτή τη διαδικασία. Μόλις φορτωθούν τα δεδομένα, αποθηκεύονται σε μορφή πίνακα, καθιστώντας ευκολότερο τον χειρισμό και την ανάλυση.
Το επόμενο βήμα είναι ο καθαρισμός δεδομένων, ο οποίος περιλαμβάνει τον χειρισμό τιμών που λείπουν, την αφαίρεση των διπλότυπων και την αντιμετώπιση ακραίων τιμών. Οι τιμές που λείπουν μπορούν να συμπληρωθούν χρησιμοποιώντας τεχνικές όπως ο μέσος καταλογισμός ή η πλήρωση προς τα εμπρός/πίσω. Τα διπλότυπα μπορούν να εντοπιστούν και να αφαιρεθούν χρησιμοποιώντας τις συναρτήσεις "duplicated()" και "drop_duplicates()". Τα ακραία σημεία μπορούν να ανιχνευθούν χρησιμοποιώντας στατιστικές μεθόδους όπως το Z-score ή το interquartile range (IQR) και μπορούν να αντιμετωπιστούν είτε αφαιρώντας τα είτε μετασχηματίζοντάς τα σε μια πιο κατάλληλη τιμή.
Μετά τον καθαρισμό των δεδομένων, το επόμενο βήμα είναι ο μετασχηματισμός δεδομένων. Αυτό περιλαμβάνει τη μετατροπή κατηγορικών μεταβλητών σε αριθμητικές αναπαραστάσεις, την κλιμάκωση των αριθμητικών μεταβλητών και τη δημιουργία νέων χαρακτηριστικών. Οι κατηγορικές μεταβλητές μπορούν να μετασχηματιστούν χρησιμοποιώντας τεχνικές όπως η κωδικοποίηση μίας υψηλής ταχύτητας ή η κωδικοποίηση ετικετών. Οι αριθμητικές μεταβλητές μπορούν να κλιμακωθούν χρησιμοποιώντας τεχνικές όπως η τυποποίηση ή η κανονικοποίηση. Μπορούν να δημιουργηθούν νέα χαρακτηριστικά συνδυάζοντας υπάρχοντα χαρακτηριστικά ή εφαρμόζοντας μαθηματικές πράξεις σε αυτά.
Τέλος, τα δεδομένα πρέπει να χωριστούν σε σύνολα εκπαίδευσης και δοκιμών. Αυτό γίνεται για να αξιολογηθεί η απόδοση του εκπαιδευμένου μοντέλου σε αόρατα δεδομένα. Η συνάρτηση `train_test_split()` στα Pandas μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να χωρίσει τυχαία τα δεδομένα σε σύνολα εκπαίδευσης και δοκιμών με βάση μια καθορισμένη αναλογία. Είναι σημαντικό να διασφαλιστεί ότι τα δεδομένα χωρίζονται με τρόπο που διατηρεί την κατανομή της μεταβλητής στόχου.
Συνοψίζοντας, τα βήματα που περιλαμβάνονται στην προετοιμασία δεδομένων για την εκπαίδευση ενός μοντέλου μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας τη βιβλιοθήκη Pandas περιλαμβάνουν τη φόρτωση δεδομένων, τον καθαρισμό δεδομένων, τον μετασχηματισμό δεδομένων και τον διαχωρισμό δεδομένων. Αυτά τα βήματα είναι απαραίτητα για τη διασφάλιση ότι τα δεδομένα είναι σε κατάλληλη μορφή για την εκπαίδευση του μοντέλου και για την απόκτηση αξιόπιστων αποτελεσμάτων.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με Πρόοδος στη Μηχανική Μάθηση:
- Ποιοι είναι οι περιορισμοί στην εργασία με μεγάλα σύνολα δεδομένων στη μηχανική εκμάθηση;
- Μπορεί η μηχανική μάθηση να προσφέρει κάποια διαλογική βοήθεια;
- Τι είναι η παιδική χαρά TensorFlow;
- Η λειτουργία Eager εμποδίζει την κατανεμημένη υπολογιστική λειτουργικότητα του TensorFlow;
- Μπορούν οι λύσεις cloud της Google να χρησιμοποιηθούν για την αποσύνδεση των υπολογιστών από τον χώρο αποθήκευσης για μια πιο αποτελεσματική εκπαίδευση του μοντέλου ML με μεγάλα δεδομένα;
- Το Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) προσφέρει αυτόματη απόκτηση και διαμόρφωση πόρων και χειρίζεται τον τερματισμό πόρων μετά την ολοκλήρωση της εκπαίδευσης του μοντέλου;
- Είναι δυνατόν να εκπαιδεύσουμε μοντέλα μηχανικής εκμάθησης σε αυθαίρετα μεγάλα σύνολα δεδομένων χωρίς λόξυγκα;
- Όταν χρησιμοποιείτε το CMLE, η δημιουργία μιας έκδοσης απαιτεί τον καθορισμό μιας πηγής ενός εξαγόμενου μοντέλου;
- Μπορεί το CMLE να διαβάσει δεδομένα αποθήκευσης από το Google Cloud και να χρησιμοποιήσει ένα καθορισμένο εκπαιδευμένο μοντέλο για συμπεράσματα;
- Μπορεί το Tensorflow να χρησιμοποιηθεί για εκπαίδευση και εξαγωγή συμπερασμάτων βαθιάς νευρωνικών δικτύων (DNN);
Δείτε περισσότερες ερωτήσεις και απαντήσεις στο Advancing in Machine Learning