În domeniul învățării automate, pregătirea datelor joacă un rol crucial în succesul antrenării unui model. Când utilizați biblioteca Pandas, există mai mulți pași implicați în pregătirea datelor pentru antrenarea unui model de învățare automată. Acești pași includ încărcarea datelor, curățarea datelor, transformarea datelor și împărțirea datelor.
Primul pas în pregătirea datelor este să le încărcați într-un Pandas DataFrame. Acest lucru se poate face citind datele dintr-un fișier sau interogând o bază de date. Pandas oferă diverse funcții precum `read_csv()`, `read_excel()` și `read_sql()` pentru a facilita acest proces. Odată ce datele sunt încărcate, acestea sunt stocate într-un format tabelar, ceea ce face mai ușor de manipulat și analizat.
Următorul pas este curățarea datelor, care implică gestionarea valorilor lipsă, eliminarea duplicatelor și tratarea valorilor aberante. Valorile lipsă pot fi completate folosind tehnici precum imputarea medie sau completarea înainte/înapoi. Duplicatele pot fi identificate și eliminate folosind funcțiile `duplicated()` și `drop_duplicates()`. Valorile aberante pot fi detectate folosind metode statistice, cum ar fi scorul Z sau intervalul interquartile (IQR) și pot fi gestionate fie prin eliminarea lor, fie prin transformarea lor într-o valoare mai potrivită.
După curățarea datelor, următorul pas este transformarea datelor. Aceasta implică conversia variabilelor categoriale în reprezentări numerice, scalarea variabilelor numerice și crearea de noi caracteristici. Variabilele categoriale pot fi transformate folosind tehnici precum codarea one-hot sau codificarea etichetelor. Variabilele numerice pot fi scalate folosind tehnici precum standardizarea sau normalizarea. Caracteristicile noi pot fi create prin combinarea caracteristicilor existente sau prin aplicarea unor operații matematice.
În cele din urmă, datele trebuie împărțite în seturi de antrenament și de testare. Acest lucru se face pentru a evalua performanța modelului antrenat pe date nevăzute. Funcția `train_test_split()` din Pandas poate fi folosită pentru a împărți aleatoriu datele în seturi de antrenament și testare pe baza unui raport specificat. Este important să ne asigurăm că datele sunt împărțite într-un mod care să păstreze distribuția variabilei țintă.
Pentru a rezuma, pașii implicați în pregătirea datelor pentru antrenarea unui model de învățare automată folosind biblioteca Pandas includ încărcarea datelor, curățarea datelor, transformarea datelor și împărțirea datelor. Acești pași sunt esențiali pentru a ne asigura că datele sunt într-un format adecvat pentru antrenarea modelului și pentru obținerea de rezultate fiabile.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la Progresarea în învățarea automată:
- Care sunt limitările în lucrul cu seturi mari de date în învățarea automată?
- Învățarea automată poate ajuta la dialog?
- Ce este locul de joacă TensorFlow?
- Modul eager împiedică funcționalitatea de calcul distribuit a TensorFlow?
- Pot fi folosite soluțiile Google cloud pentru a decupla computerul de stocare pentru o instruire mai eficientă a modelului ML cu big data?
- Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) oferă achiziția și configurarea automată a resurselor și gestionează oprirea resurselor după terminarea instruirii modelului?
- Este posibil să antrenați modele de învățare automată pe seturi de date arbitrar mari, fără sughițuri?
- Când utilizați CMLE, crearea unei versiuni necesită specificarea unei surse a unui model exportat?
- Poate CMLE să citească din datele de stocare Google Cloud și să folosească un model antrenat specificat pentru inferență?
- Poate fi folosit Tensorflow pentru antrenarea și inferența rețelelor neuronale profunde (DNN)?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în Avansarea în învățarea automată