У области машинског учења, припрема података игра кључну улогу у успеху обуке модела. Када користите Пандас библиотеку, постоји неколико корака који су укључени у припрему података за обуку модела машинског учења. Ови кораци укључују учитавање података, чишћење података, трансформацију података и дељење података.
Први корак у припреми података је да их учитате у Пандас ДатаФраме. Ово се може урадити читањем података из датотеке или упитом у бази података. Пандас пружа различите функције као што су `реад_цсв()`, `реад_екцел()` и `реад_скл()` да би се олакшао овај процес. Када се подаци учитају, они се чувају у табеларном формату, што олакшава манипулацију и анализу.
Следећи корак је чишћење података, што укључује руковање недостајућим вредностима, уклањање дупликата и рад са одступницима. Вредности које недостају се могу попунити техникама као што су импутација средње вредности или попуњавање унапред/назад. Дупликати се могу идентификовати и уклонити помоћу функција `дуплицатед()` и `дроп_дуплицатес()`. Оутлиерс се могу открити коришћењем статистичких метода као што су З-скор или интерквартилни опсег (ИКР) и могу се третирати или уклањањем или трансформисањем у прикладнију вредност.
Након чишћења података, следећи корак је трансформација података. Ово укључује претварање категоричких варијабли у нумеричке репрезентације, скалирање нумеричких варијабли и креирање нових карактеристика. Категоричке варијабле се могу трансформисати коришћењем техника као што су једнократно кодирање или кодирање ознака. Нумеричке варијабле се могу скалирати коришћењем техника као што су стандардизација или нормализација. Нове карактеристике се могу креирати комбиновањем постојећих карактеристика или применом математичких операција на њих.
Коначно, податке треба поделити на скупове за обуку и тестирање. Ово се ради да би се проценио учинак обученог модела на невидљивим подацима. Функција `траин_тест_сплит()` у Пандас-у може да се користи за насумично поделу података у скупове за обуку и тестирање на основу одређеног односа. Важно је осигурати да су подаци подељени на начин који чува дистрибуцију циљне променљиве.
Да резимирамо, кораци који су укључени у припрему података за обуку модела машинског учења помоћу Пандас библиотеке укључују учитавање података, чишћење података, трансформацију података и дељење података. Ови кораци су од суштинског значаја за обезбеђивање да су подаци у одговарајућем формату за обуку модела и за добијање поузданих резултата.
Остала недавна питања и одговори у вези Напредак у машинском учењу:
- Која су ограничења у раду са великим скуповима података у машинском учењу?
- Може ли машинско учење да пружи неку дијалошку помоћ?
- Шта је ТенсорФлов игралиште?
- Да ли жељни режим спречава дистрибуирану рачунарску функционалност ТенсорФлов-а?
- Да ли се Гоогле решења у облаку могу користити за раздвајање рачунарства од складишта за ефикаснију обуку модела МЛ са великим подацима?
- Да ли Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг Енгине (ЦМЛЕ) нуди аутоматску набавку и конфигурацију ресурса и управља гашењем ресурса након што се обука модела заврши?
- Да ли је могуће обучити моделе машинског учења на произвољно великим скуповима података без штуцања?
- Када користите ЦМЛЕ, да ли креирање верзије захтева навођење извора извезеног модела?
- Може ли ЦМЛЕ да чита из података Гоогле Цлоуд складишта и да користи одређени обучени модел за закључивање?
- Може ли се Тенсорфлов користити за обуку и закључивање дубоких неуронских мрежа (ДНН)?
Погледајте више питања и одговора у Напредак у машинском учењу