Kokius veiksmus reikia atlikti ruošiant duomenis mašininio mokymosi modeliui naudojant Pandas biblioteką?
Mašininio mokymosi srityje duomenų paruošimas vaidina svarbų vaidmenį sėkmingam modelio mokymui. Naudojant Pandas biblioteką, ruošiant duomenis mašininio mokymosi modeliui reikia paruošti kelis veiksmus. Šie veiksmai apima duomenų įkėlimą, duomenų valymą, duomenų transformavimą ir duomenų padalijimą.
Pirmasis žingsnis ruošiant duomenis yra įkelti juos į Pandas DataFrame. Tai galima padaryti nuskaitant duomenis iš failo arba pateikiant užklausą duomenų bazėje. Pandas teikia įvairias funkcijas, tokias kaip „read_csv()“, „read_excel()“ ir „read_sql()“, kad palengvintų šį procesą. Kai duomenys įkeliami, jie išsaugomi lentelės formatu, todėl jais lengviau manipuliuoti ir analizuoti.
Kitas žingsnis yra duomenų valymas, apimantis trūkstamų verčių tvarkymą, dublikatų pašalinimą ir pašalinių duomenų pašalinimą. Trūkstamos reikšmės gali būti užpildytos naudojant tokius metodus kaip vidutinis priskyrimas arba užpildymas pirmyn/atgal. Pasikartojančius duomenis galima identifikuoti ir pašalinti naudojant „duplicated()“ ir „drop_duplicates()“ funkcijas. Išskirtines vertes galima aptikti naudojant statistinius metodus, tokius kaip Z balas arba tarpkvartilis diapazonas (IQR), ir gali būti tvarkomi juos pašalinus arba pakeičiant į tinkamesnę reikšmę.
Išvalius duomenis, kitas žingsnis yra duomenų transformavimas. Tai apima kategorinių kintamųjų konvertavimą į skaitines reprezentacijas, skaitmeninių kintamųjų mastelio keitimą ir naujų funkcijų kūrimą. Kategoriniai kintamieji gali būti transformuojami naudojant tokius metodus kaip vienkartinis kodavimas arba etiketės kodavimas. Skaitiniai kintamieji gali būti keičiami naudojant tokius metodus kaip standartizavimas arba normalizavimas. Naujos funkcijos gali būti sukurtos derinant esamas savybes arba taikant joms matematines operacijas.
Galiausiai duomenis reikia padalyti į mokymo ir testavimo rinkinius. Tai daroma siekiant įvertinti apmokyto modelio veikimą pagal nematomus duomenis. „Pandas“ funkcija „train_test_split()“ gali būti naudojama duomenims atsitiktinai padalyti į mokymo ir testavimo rinkinius pagal nurodytą santykį. Svarbu užtikrinti, kad duomenys būtų skaidomi taip, kad būtų išsaugotas tikslinio kintamojo pasiskirstymas.
Apibendrinant galima pasakyti, kad duomenų paruošimas mašininio mokymosi modeliui naudojant Pandas biblioteką apima duomenų įkėlimą, duomenų valymą, duomenų transformavimą ir duomenų padalijimą. Šie veiksmai yra būtini norint užtikrinti, kad duomenys būtų tinkamo formato modeliui parengti ir patikimiems rezultatams gauti.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie Pažanga mašininio mokymosi srityje:
- Kaip duomenų mokslininkas gali panaudoti „Kaggle“, kad pritaikytų pažangius ekonometrinius modelius, griežtai dokumentuotų duomenų rinkinius ir efektyviai bendradarbiautų bendruose projektuose su bendruomene?
- Kuo skiriasi CREATE MODEL naudojimas su LINEAR_REG „BigQuery ML“ ir pasirinktinio modelio mokymas su „TensorFlow“ „Vertex AI“ laiko eilučių prognozavimui?
- Kaip galiu praktikuoti „AutoML Vision“ be „Google Cloud Platform“ (neturiu kreditinės kortelės)?
- Ar naujesnėse „TensorFlow“ versijose nekantrumo režimas įjungiamas automatiškai?
- Kaip sukurti modelį ir versiją GCP įkėlus model.joblib į kibirą?
- Ar „Kubeflow“ galima įdiegti nuosavuose serveriuose?
- Ar nekantrumo režimas automatiškai išsijungia, kai perkeliate į naują langelį bloknote?
- Ar „TensorFlowHub“ sistemoje galima dirbti su privačiais modeliais, prie kurių prieiga ribojama tik įmonės bendradarbiams?
- Ar įmanoma konvertuoti modelį iš JSON formato atgal į H5?
- Ar „Keras“ biblioteka leidžia taikyti mokymosi procesą dirbant su modeliu, siekiant nuolat optimizuoti jo našumą?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų skyriuje „Mašininio mokymosi tobulinimas“.