У сфері машинного навчання підготовка даних відіграє вирішальну роль в успішному навчанні моделі. Під час використання бібліотеки Pandas є кілька етапів підготовки даних для навчання моделі машинного навчання. Ці кроки включають завантаження даних, очищення даних, перетворення даних і розділення даних.
Першим кроком у підготовці даних є завантаження їх у Pandas DataFrame. Це можна зробити, зчитавши дані з файлу або звернувшись до бази даних. Pandas надає різні функції, такі як `read_csv()`, `read_excel()` і `read_sql()`, щоб полегшити цей процес. Після завантаження дані зберігаються в табличному форматі, що полегшує маніпулювання та аналіз.
Наступним кроком є очищення даних, яке передбачає обробку відсутніх значень, видалення дублікатів і роботу з викидами. Відсутні значення можна заповнити за допомогою таких методів, як вписання середнього значення або заповнення вперед/назад. Дублікати можна визначити та видалити за допомогою функцій `duplicated()` і `drop_duplicates()`. Викиди можна виявити за допомогою статистичних методів, таких як Z-показник або інтерквартильний діапазон (IQR), і з ними можна впоратися, видаливши їх або перетворивши на більш прийнятне значення.
Після очищення даних наступним кроком є перетворення даних. Це передбачає перетворення категоріальних змінних у числове представлення, масштабування числових змінних і створення нових функцій. Категориальні змінні можна трансформувати за допомогою таких методів, як одноразове кодування або кодування міток. Числові змінні можна масштабувати за допомогою таких методів, як стандартизація або нормалізація. Нові об’єкти можна створювати шляхом об’єднання існуючих об’єктів або застосування до них математичних операцій.
Нарешті, дані потрібно розділити на навчальні та тестові набори. Це робиться для оцінки продуктивності навченої моделі на невидимих даних. Функцію `train_test_split()` у Pandas можна використовувати для випадкового розподілу даних на навчальні та тестові набори на основі заданого співвідношення. Важливо переконатися, що дані розділені таким чином, щоб зберегти розподіл цільової змінної.
Підводячи підсумок, кроки, пов’язані з підготовкою даних для навчання моделі машинного навчання за допомогою бібліотеки Pandas, включають завантаження даних, очищення даних, перетворення даних і розділення даних. Ці кроки необхідні для того, щоб дані були у відповідному форматі для навчання моделі та для отримання надійних результатів.
Інші останні запитання та відповіді щодо Прогрес у машинному навчанні:
- Які обмеження існують у роботі з великими наборами даних у машинному навчанні?
- Чи може машинне навчання надати певну діалогову допомогу?
- Що таке ігровий майданчик TensorFlow?
- Чи заважає режим eager функціональності розподіленого обчислення TensorFlow?
- Чи можна використовувати хмарні рішення Google для відокремлення обчислень від сховища для більш ефективного навчання моделі ML із великими даними?
- Чи пропонує Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) автоматичне отримання та конфігурацію ресурсів і вимикає ресурс після завершення навчання моделі?
- Чи можна навчити моделі машинного навчання на довільно великих наборах даних без збоїв?
- Чи вимагає створення версії вказувати джерело експортованої моделі під час використання CMLE?
- Чи може CMLE зчитувати дані з хмарного сховища Google і використовувати вказану навчену модель для висновків?
- Чи можна Tensorflow використовувати для навчання та висновків глибоких нейронних мереж (DNN)?
Більше запитань і відповідей див. у розділі Просування машинного навчання