U području strojnog učenja, priprema podataka igra ključnu ulogu u uspjehu obuke modela. Kada koristite biblioteku Pandas, postoji nekoliko koraka uključenih u pripremu podataka za obuku modela strojnog učenja. Ovi koraci uključuju učitavanje podataka, čišćenje podataka, transformaciju podataka i dijeljenje podataka.
Prvi korak u pripremi podataka je njihovo učitavanje u Pandas DataFrame. To se može učiniti čitanjem podataka iz datoteke ili postavljanjem upita bazi podataka. Pandas pruža razne funkcije kao što su `read_csv()`, `read_excel()` i `read_sql()` za olakšavanje ovog procesa. Nakon što se podaci učitaju, pohranjuju se u tabličnom obliku, što olakšava manipulaciju i analizu.
Sljedeći korak je čišćenje podataka, koje uključuje rukovanje nedostajućim vrijednostima, uklanjanje duplikata i rješavanje odstupanja. Vrijednosti koje nedostaju mogu se popuniti tehnikama kao što je imputacija srednje vrijednosti ili popunjavanje naprijed/natrag. Duplikate je moguće identificirati i ukloniti pomoću funkcija `duplicated()` i `drop_duplicates()`. Outlieri se mogu otkriti pomoću statističkih metoda kao što su Z-rezultat ili interkvartilni raspon (IQR) i može se riješiti njihovim uklanjanjem ili pretvaranjem u prikladniju vrijednost.
Nakon čišćenja podataka, sljedeći korak je transformacija podataka. To uključuje pretvaranje kategoričkih varijabli u numeričke prikaze, skaliranje numeričkih varijabli i stvaranje novih značajki. Kategorijalne varijable mogu se transformirati pomoću tehnika kao što su jednokratno kodiranje ili kodiranje oznaka. Numeričke varijable mogu se skalirati pomoću tehnika poput standardizacije ili normalizacije. Nove značajke mogu se stvoriti kombiniranjem postojećih značajki ili primjenom matematičkih operacija na njih.
Konačno, podatke je potrebno podijeliti u skupove za obuku i testiranje. Ovo se radi kako bi se procijenila izvedba uvježbanog modela na nevidljivim podacima. Funkcija `train_test_split()` u Pandasu može se koristiti za nasumično dijeljenje podataka u skupove za obuku i testiranje na temelju određenog omjera. Važno je osigurati da su podaci podijeljeni na način koji čuva distribuciju ciljne varijable.
Ukratko, koraci uključeni u pripremu podataka za obuku modela strojnog učenja pomoću biblioteke Pandas uključuju učitavanje podataka, čišćenje podataka, transformaciju podataka i dijeljenje podataka. Ovi su koraci ključni kako bi se osiguralo da su podaci u prikladnom formatu za obuku modela i za dobivanje pouzdanih rezultata.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Napredak u strojnom učenju:
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u strojnom učenju?
- Može li strojno učenje pomoći u dijalogu?
- Što je TensorFlow igralište?
- Sprečava li eager mod funkcionalnost distribuiranog računalstva TensorFlowa?
- Mogu li se Google rješenja u oblaku koristiti za odvajanje računalstva od pohrane radi učinkovitije obuke ML modela s velikim podacima?
- Nudi li Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatsko prikupljanje i konfiguraciju resursa i upravlja li isključivanjem resursa nakon završetka obuke modela?
- Je li moguće trenirati modele strojnog učenja na proizvoljno velikim skupovima podataka bez problema?
- Kada koristite CMLE, zahtijeva li stvaranje verzije navođenje izvora izvezenog modela?
- Može li CMLE čitati podatke iz Google Cloud pohrane i koristiti određeni obučeni model za zaključivanje?
- Može li se Tensorflow koristiti za obuku i zaključivanje dubokih neuronskih mreža (DNN)?
Pogledajte više pitanja i odgovora u Napredak u strojnom učenju