V oblasti strojového učenia hrá príprava dát kľúčovú úlohu v úspechu trénovania modelu. Keď používate knižnicu Pandas, príprava údajov na trénovanie modelu strojového učenia zahŕňa niekoľko krokov. Tieto kroky zahŕňajú načítanie údajov, čistenie údajov, transformáciu údajov a rozdelenie údajov.
Prvým krokom pri príprave údajov je ich načítanie do Pandas DataFrame. Dá sa to urobiť načítaním údajov zo súboru alebo dotazom v databáze. Pandas poskytuje rôzne funkcie, ako napríklad `read_csv()`, `read_excel()` a `read_sql()` na uľahčenie tohto procesu. Po načítaní sa údaje uložia v tabuľkovom formáte, čo uľahčuje manipuláciu a analýzu.
Ďalším krokom je čistenie údajov, ktoré zahŕňa spracovanie chýbajúcich hodnôt, odstránenie duplikátov a riešenie odľahlých hodnôt. Chýbajúce hodnoty je možné doplniť pomocou techník, ako je priemerná imputácia alebo dopredné/spätné vyplnenie. Duplikáty možno identifikovať a odstrániť pomocou funkcií `duplicated()` a `drop_duplicates()`. Odľahlé hodnoty možno zistiť pomocou štatistických metód, ako je Z-skóre alebo medzikvartilový rozsah (IQR) a možno ich vyriešiť buď ich odstránením alebo transformáciou na vhodnejšiu hodnotu.
Po vyčistení údajov je ďalším krokom transformácia údajov. To zahŕňa konverziu kategorických premenných na numerické reprezentácie, škálovanie numerických premenných a vytváranie nových funkcií. Kategorické premenné možno transformovať pomocou techník, ako je jednorazové kódovanie alebo kódovanie štítkov. Numerické premenné možno škálovať pomocou techník, ako je štandardizácia alebo normalizácia. Nové prvky možno vytvoriť kombináciou existujúcich prvkov alebo použitím matematických operácií.
Nakoniec je potrebné údaje rozdeliť do tréningových a testovacích súborov. Toto sa robí na vyhodnotenie výkonu trénovaného modelu na neviditeľných údajoch. Funkciu `train_test_split()` v Pandas možno použiť na náhodné rozdelenie údajov do trénovacích a testovacích sád na základe špecifikovaného pomeru. Je dôležité zabezpečiť, aby boli údaje rozdelené tak, aby sa zachovalo rozdelenie cieľovej premennej.
Aby sme to zhrnuli, kroky spojené s prípravou údajov na trénovanie modelu strojového učenia pomocou knižnice Pandas zahŕňajú načítanie údajov, čistenie údajov, transformáciu údajov a rozdelenie údajov. Tieto kroky sú nevyhnutné na zabezpečenie toho, aby boli údaje vo vhodnom formáte na trénovanie modelu a na získanie spoľahlivých výsledkov.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa Pokrok v strojovom učení:
- Aké sú obmedzenia pri práci s veľkými množinami údajov v rámci strojového učenia?
- Môže strojové učenie pomôcť pri dialógu?
- Čo je ihrisko TensorFlow?
- Bráni dychový režim distribuovanej výpočtovej funkcii TensorFlow?
- Dajú sa cloudové riešenia Google použiť na oddelenie výpočtovej techniky od úložiska pre efektívnejšie trénovanie modelu ML s veľkými dátami?
- Ponúka nástroj Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatické získavanie a konfiguráciu zdrojov a zabezpečuje ich vypnutie po dokončení školenia modelu?
- Je možné trénovať modely strojového učenia na ľubovoľne veľkých súboroch údajov bez štikútania?
- Vyžaduje si pri použití CMLE vytvorenie verzie špecifikáciu zdroja exportovaného modelu?
- Môže CMLE čítať údaje z úložiska Google Cloud a použiť určený model na odvodenie?
- Môže byť Tensorflow použitý na tréning a odvodenie hlbokých neurónových sietí (DNN)?
Ďalšie otázky a odpovede nájdete v časti Pokrok v strojovom učení