Inom området för maskininlärning spelar dataförberedelse en avgörande roll för framgången med att utbilda en modell. När du använder Pandas-biblioteket är det flera steg involverade i att förbereda data för att träna en maskininlärningsmodell. Dessa steg inkluderar dataladdning, datarensning, datatransformation och datauppdelning.
Det första steget i att förbereda data är att ladda in den i en Pandas DataFrame. Detta kan göras genom att läsa data från en fil eller genom att fråga en databas. Pandas tillhandahåller olika funktioner som `read_csv()`, `read_excel()` och `read_sql()` för att underlätta denna process. När data väl har laddats lagras den i ett tabellformat, vilket gör det lättare att manipulera och analysera.
Nästa steg är datarensning, vilket innebär att hantera saknade värden, ta bort dubbletter och hantera extremvärden. Saknade värden kan fyllas i med hjälp av tekniker som medeltillskrivning eller fyllning framåt/bakåt. Dubletter kan identifieras och tas bort med funktionerna `duplicated()` och `drop_duplicates()`. Outliers kan upptäckas med statistiska metoder som Z-poäng eller interkvartilintervall (IQR) och kan hanteras genom att antingen ta bort dem eller omvandla dem till ett mer lämpligt värde.
Efter rengöring av data är nästa steg datatransformation. Detta innebär att konvertera kategoriska variabler till numeriska representationer, skala numeriska variabler och skapa nya funktioner. Kategoriska variabler kan omvandlas med tekniker som one-hot-kodning eller etikettkodning. Numeriska variabler kan skalas med tekniker som standardisering eller normalisering. Nya funktioner kan skapas genom att kombinera befintliga funktioner eller genom att tillämpa matematiska operationer på dem.
Slutligen måste data delas upp i utbildnings- och testuppsättningar. Detta görs för att utvärdera prestandan för den tränade modellen på osynliga data. Funktionen `train_test_split()` i Pandas kan användas för att slumpmässigt dela upp data i tränings- och testset baserat på ett specificerat förhållande. Det är viktigt att se till att data delas upp på ett sätt som bevarar fördelningen av målvariabeln.
För att sammanfatta, stegen som är involverade i att förbereda data för att träna en maskininlärningsmodell med hjälp av Pandas-biblioteket inkluderar dataladdning, datarensning, datatransformation och datauppdelning. Dessa steg är väsentliga för att säkerställa att data är i ett lämpligt format för att träna modellen och för att få tillförlitliga resultat.
Andra senaste frågor och svar ang Framsteg i maskininlärning:
- Vilka är begränsningarna i att arbeta med stora datamängder inom maskininlärning?
- Kan maskininlärning hjälpa till med dialog?
- Vad är TensorFlow-lekplatsen?
- Förhindrar ivrigt läge den distribuerade beräkningsfunktionen hos TensorFlow?
- Kan Googles molnlösningar användas för att frikoppla datoranvändning från lagring för en mer effektiv träning av ML-modellen med big data?
- Erbjuder Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatisk resursinhämtning och konfiguration och hanterar resursavstängning efter att utbildningen av modellen är klar?
- Är det möjligt att träna maskininlärningsmodeller på godtyckligt stora datamängder utan hicka?
- När du använder CMLE, krävs det att du anger en källa för en exporterad modell för att skapa en version?
- Kan CMLE läsa från Google Cloud-lagringsdata och använda en specificerad utbildad modell för slutledning?
- Kan Tensorflow användas för träning och slutledning av djupa neurala nätverk (DNN)?
Se fler frågor och svar i Avancera i maskininlärning