Koneoppimisen alalla tietojen valmistelu on avainasemassa mallin koulutuksen onnistumisessa. Pandas-kirjastoa käytettäessä datan valmistelu koneoppimismallin koulutukseen sisältää useita vaiheita. Näitä vaiheita ovat tietojen lataaminen, tietojen puhdistaminen, tietojen muuntaminen ja tietojen jakaminen.
Ensimmäinen vaihe tietojen valmistelussa on ladata ne Pandas DataFrameen. Tämä voidaan tehdä lukemalla tiedot tiedostosta tai tekemällä kysely tietokannasta. Pandas tarjoaa useita toimintoja, kuten "read_csv()", "read_excel()" ja "read_sql()", jotka helpottavat tätä prosessia. Kun tiedot on ladattu, ne tallennetaan taulukkomuodossa, mikä helpottaa käsittelyä ja analysointia.
Seuraava vaihe on tietojen puhdistaminen, johon kuuluu puuttuvien arvojen käsittely, kaksoiskappaleiden poistaminen ja poikkeamien käsittely. Puuttuvat arvot voidaan täyttää käyttämällä tekniikoita, kuten keskiarvon laskemista tai täyttöä eteenpäin/taaksepäin. Kaksoiskappaleet voidaan tunnistaa ja poistaa käyttämällä funktioita "duplicated()" ja "drop_duplicates()". Poikkeavat arvot voidaan havaita tilastollisilla menetelmillä, kuten Z-pisteellä tai interkvartiilialueella (IQR), ja niitä voidaan käsitellä joko poistamalla ne tai muuttamalla ne sopivampaan arvoon.
Tietojen puhdistamisen jälkeen seuraava vaihe on tietojen muuntaminen. Tämä edellyttää kategoristen muuttujien muuntamista numeerisiksi esityksiksi, numeeristen muuttujien skaalaamista ja uusien ominaisuuksien luomista. Kategoriset muuttujat voidaan muuntaa käyttämällä tekniikoita, kuten one-hot-koodausta tai etikettikoodausta. Numeerisia muuttujia voidaan skaalata käyttämällä tekniikoita, kuten standardointia tai normalisointia. Uusia ominaisuuksia voidaan luoda yhdistämällä olemassa olevia ominaisuuksia tai soveltamalla niihin matemaattisia operaatioita.
Lopuksi tiedot on jaettava koulutus- ja testaussarjoihin. Tämä tehdään koulutetun mallin suorituskyvyn arvioimiseksi näkymättömällä tiedolla. Train_test_split()-funktiota Pandasissa voidaan käyttää tietojen jakamiseen satunnaisesti koulutus- ja testaussarjoiksi tietyn suhteen perusteella. On tärkeää varmistaa, että tiedot jaetaan siten, että kohdemuuttujan jakauma säilyy.
Yhteenvetona voidaan todeta, että vaiheet, jotka liittyvät tietojen valmisteluun koneoppimismallin harjoittamista varten Pandas-kirjastoa käyttämällä, sisältävät tietojen lataamisen, tietojen puhdistamisen, tietojen muuntamisen ja tietojen jakamisen. Nämä vaiheet ovat välttämättömiä sen varmistamiseksi, että tiedot ovat sopivassa muodossa mallin harjoittelua varten ja luotettavien tulosten saamiseksi.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen Edistyminen koneoppimisessa:
- Mitä rajoituksia suurten tietojoukkojen kanssa työskentelyssä on koneoppimisessa?
- Voiko koneoppiminen auttaa dialogia?
- Mikä on TensorFlow-leikkipaikka?
- Estääkö innokas tila TensorFlow'n hajautetun laskentatoiminnon?
- Voidaanko Googlen pilviratkaisujen avulla irrottaa tietojenkäsittely tallennustilasta, jotta ML-mallia voidaan harjoittaa tehokkaammin ison datan kanssa?
- Tarjoaako Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automaattisen resurssien hankinnan ja määrityksen ja hoitaako resurssien sulkemisen mallin koulutuksen jälkeen?
- Onko mahdollista kouluttaa koneoppimismalleja mielivaltaisen suurille tietojoukoille ilman hikkausta?
- Edellyttääkö version luominen viedyn mallin lähteen määrittämistä käytettäessä CMLE:tä?
- Voiko CMLE lukea Google Cloud -tallennustiedoista ja käyttää tiettyä koulutettua mallia johtopäätösten tekemiseen?
- Voidaanko Tensorflowa käyttää syvien hermoverkkojen (DNN) harjoittamiseen ja päättelemiseen?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia kohdassa Advancing in Machine Learning