Mašīnmācības jomā datu sagatavošanai ir izšķiroša nozīme modeļa apmācībā. Izmantojot Pandas bibliotēku, ir jāveic vairākas darbības, lai sagatavotu datus mašīnmācīšanās modeļa apmācībai. Šīs darbības ietver datu ielādi, datu tīrīšanu, datu pārveidošanu un datu sadalīšanu.
Pirmais solis datu sagatavošanā ir to ielāde Pandas DataFrame. To var izdarīt, nolasot datus no faila vai vaicājot datu bāzē. Pandas nodrošina dažādas funkcijas, piemēram, "read_csv()", "read_excel()" un "read_sql()", lai atvieglotu šo procesu. Kad dati ir ielādēti, tie tiek saglabāti tabulas formātā, kas atvieglo manipulēšanu un analīzi.
Nākamais solis ir datu tīrīšana, kas ietver trūkstošo vērtību apstrādi, dublikātu noņemšanu un noviržu novēršanu. Trūkstošās vērtības var aizpildīt, izmantojot tādas metodes kā vidējā imputācija vai aizpildīšana uz priekšu/atpakaļ. Dublikātus var identificēt un noņemt, izmantojot funkcijas "dublicated()" un "drop_duplicates()". Ārpuses var noteikt, izmantojot statistikas metodes, piemēram, Z-score vai interkvartiļu diapazonu (IQR), un tos var apstrādāt, tos noņemot vai pārveidojot uz piemērotāku vērtību.
Pēc datu tīrīšanas nākamais solis ir datu pārveidošana. Tas ietver kategorisko mainīgo pārveidošanu skaitliskos attēlojumos, skaitlisko mainīgo mērogošanu un jaunu līdzekļu izveidi. Kategoriskos mainīgos var pārveidot, izmantojot tādas metodes kā viena karstā kodēšana vai etiķetes kodēšana. Skaitliskos mainīgos var mērogot, izmantojot tādas metodes kā standartizācija vai normalizācija. Jaunus līdzekļus var izveidot, apvienojot esošos līdzekļus vai piemērojot tiem matemātiskas darbības.
Visbeidzot, dati ir jāsadala apmācības un testēšanas komplektos. Tas tiek darīts, lai novērtētu apmācītā modeļa veiktspēju ar neredzamiem datiem. Funkciju "train_test_split()" programmā Pandas var izmantot, lai nejauši sadalītu datus apmācības un testēšanas kopās, pamatojoties uz noteiktu attiecību. Ir svarīgi nodrošināt, lai dati tiktu sadalīti tā, lai saglabātu mērķa mainīgā sadalījumu.
Rezumējot, soļi, kas saistīti ar datu sagatavošanu mašīnmācīšanās modeļa apmācībai, izmantojot Pandas bibliotēku, ietver datu ielādi, datu tīrīšanu, datu pārveidošanu un datu sadalīšanu. Šīs darbības ir būtiskas, lai nodrošinātu, ka dati ir piemērotā formātā modeļa apmācībai un ticamu rezultātu iegūšanai.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par Virzība mašīnmācībā:
- Kādi ir ierobežojumi darbam ar lielām datu kopām mašīnmācībā?
- Vai mašīnmācība var sniegt dialogu?
- Kas ir TensorFlow rotaļu laukums?
- Vai dedzīgais režīms neļauj TensorFlow izkliedēt skaitļošanas funkcionalitāti?
- Vai Google mākoņa risinājumus var izmantot, lai atsaistītu skaitļošanu no krātuves, lai efektīvāk apmācītu ML modeli ar lielajiem datiem?
- Vai Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) piedāvā automātisku resursu ieguvi un konfigurēšanu un apstrādā resursu izslēgšanu pēc modeļa apmācības pabeigšanas?
- Vai ir iespējams apmācīt mašīnmācības modeļus patvaļīgi lielām datu kopām bez žagas?
- Vai, izmantojot CMLE, lai izveidotu versiju, ir jānorāda eksportētā modeļa avots?
- Vai CMLE var nolasīt Google mākoņa krātuves datus un izmantot noteiktu apmācītu modeli secinājumu veikšanai?
- Vai Tensorflow var izmantot dziļo neironu tīklu (DNN) apmācībai un secinājumiem?
Skatiet vairāk jautājumu un atbilžu sadaļā “Mašīnmācības attīstība”.