Op die gebied van masjienleer speel datavoorbereiding 'n deurslaggewende rol in die sukses van die opleiding van 'n model. Wanneer die Pandas-biblioteek gebruik word, is daar verskeie stappe betrokke by die voorbereiding van die data vir die opleiding van 'n masjienleermodel. Hierdie stappe sluit datalaai, dataskoonmaak, datatransformasie en dataverdeling in.
Die eerste stap in die voorbereiding van die data is om dit in 'n Pandas DataFrame te laai. Dit kan gedoen word deur die data van 'n lêer te lees of deur 'n databasis navraag te doen. Pandas verskaf verskeie funksies soos `read_csv()`, `read_excel()`, en `read_sql()` om hierdie proses te vergemaklik. Sodra die data gelaai is, word dit in 'n tabelformaat gestoor, wat dit makliker maak om te manipuleer en te ontleed.
Die volgende stap is die skoonmaak van data, wat die hantering van ontbrekende waardes behels, die verwydering van duplikate en die hantering van uitskieters. Ontbrekende waardes kan gevul word deur gebruik te maak van tegnieke soos gemiddelde toerekening of vorentoe/terugvul. Duplikate kan geïdentifiseer en verwyder word deur gebruik te maak van die `duplicated()` en `drop_duplicates()` funksies. Uitskieters kan opgespoor word deur gebruik te maak van statistiese metodes soos die Z-telling of die interkwartielreeks (IQR) en kan hanteer word deur dit óf te verwyder óf om dit na 'n meer geskikte waarde te transformeer.
Nadat u die data skoongemaak het, is die volgende stap datatransformasie. Dit behels die omskakeling van kategoriese veranderlikes in numeriese voorstellings, skaal van numeriese veranderlikes en die skep van nuwe kenmerke. Kategoriese veranderlikes kan getransformeer word deur gebruik te maak van tegnieke soos een-warm enkodering of etiketkodering. Numeriese veranderlikes kan geskaal word deur tegnieke soos standaardisering of normalisering te gebruik. Nuwe kenmerke kan geskep word deur bestaande kenmerke te kombineer of deur wiskundige bewerkings daarop toe te pas.
Laastens moet die data in opleiding- en toetsstelle verdeel word. Dit word gedoen om die prestasie van die opgeleide model op onsigbare data te evalueer. Die `train_test_split()`-funksie in Pandas kan gebruik word om die data ewekansig te verdeel in opleiding- en toetsstelle gebaseer op 'n gespesifiseerde verhouding. Dit is belangrik om te verseker dat die data verdeel word op 'n manier wat die verspreiding van die teikenveranderlike behou.
Om op te som, die stappe wat betrokke is by die voorbereiding van data vir die opleiding van 'n masjienleermodel deur die Pandas-biblioteek te gebruik, sluit in datalaai, dataskoonmaak, datatransformasie en dataverdeling. Hierdie stappe is noodsaaklik om te verseker dat die data in 'n geskikte formaat is om die model op te lei en om betroubare resultate te verkry.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v Bevorder in masjienleer:
- Wat is die beperkings om met groot datastelle in masjienleer te werk?
- Kan masjienleer 'n bietjie dialogiese hulp verleen?
- Wat is die TensorFlow-speelgrond?
- Verhinder die gretige modus die verspreide rekenaarfunksie van TensorFlow?
- Kan Google-wolkoplossings gebruik word om rekenaars van berging te ontkoppel vir 'n meer doeltreffende opleiding van die ML-model met groot data?
- Bied die Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) outomatiese hulpbronverkryging en -konfigurasie en hanteer hulpbronafskakeling nadat die opleiding van die model voltooi is?
- Is dit moontlik om masjienleermodelle op arbitrêr groot datastelle op te lei sonder enige haakplekke?
- Wanneer CMLE gebruik word, vereis die skep van 'n weergawe dat 'n bron van 'n uitgevoerde model gespesifiseer word?
- Kan CMLE van Google Wolk-bergingdata lees en 'n gespesifiseerde opgeleide model vir afleidings gebruik?
- Kan Tensorflow gebruik word vir opleiding en afleiding van diep neurale netwerke (DNN's)?
Bekyk meer vrae en antwoorde in Vooruitgang in masjienleer