V oblasti strojového učení hraje příprava dat zásadní roli v úspěchu trénování modelu. Když používáte knihovnu Pandas, příprava dat pro trénování modelu strojového učení zahrnuje několik kroků. Tyto kroky zahrnují načítání dat, čištění dat, transformaci dat a dělení dat.
Prvním krokem při přípravě dat je jejich načtení do Pandas DataFrame. To lze provést načtením dat ze souboru nebo dotazem v databázi. Pandas poskytuje různé funkce, jako je `read_csv()`, `read_excel()` a `read_sql()` pro usnadnění tohoto procesu. Jakmile jsou data načtena, jsou uložena v tabulkovém formátu, což usnadňuje manipulaci a analýzu.
Dalším krokem je čištění dat, které zahrnuje zpracování chybějících hodnot, odstranění duplikátů a řešení odlehlých hodnot. Chybějící hodnoty lze doplnit pomocí technik, jako je střední imputace nebo dopředné/zpětné vyplnění. Duplikáty lze identifikovat a odstranit pomocí funkcí `duplicated()` a `drop_duplicates()`. Odlehlé hodnoty lze detekovat pomocí statistických metod, jako je Z-skóre nebo mezikvartilové rozmezí (IQR), a lze je řešit buď jejich odstraněním, nebo jejich transformací na vhodnější hodnotu.
Po vyčištění dat je dalším krokem transformace dat. To zahrnuje převod kategorických proměnných na numerické reprezentace, škálování numerických proměnných a vytváření nových funkcí. Kategorické proměnné lze transformovat pomocí technik, jako je jednorázové kódování nebo kódování štítků. Číselné proměnné lze škálovat pomocí technik, jako je standardizace nebo normalizace. Nové prvky lze vytvořit kombinací existujících prvků nebo použitím matematických operací s nimi.
Nakonec je třeba data rozdělit do školicích a testovacích sad. To se provádí za účelem vyhodnocení výkonu trénovaného modelu na neviditelných datech. Funkci `train_test_split()` v Pandas lze použít k náhodnému rozdělení dat do trénovacích a testovacích sad na základě zadaného poměru. Je důležité zajistit, aby byla data rozdělena způsobem, který zachová distribuci cílové proměnné.
Abychom to shrnuli, kroky spojené s přípravou dat pro trénování modelu strojového učení pomocí knihovny Pandas zahrnují načítání dat, čištění dat, transformaci dat a dělení dat. Tyto kroky jsou nezbytné pro zajištění toho, že data jsou ve vhodném formátu pro trénování modelu a pro získání spolehlivých výsledků.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se Pokrok ve strojovém učení:
- Jaká jsou omezení při práci s velkými datovými sadami ve strojovém učení?
- Dokáže strojové učení nějakou dialogickou pomoc?
- Co je hřiště TensorFlow?
- Brání režim Eager distribuované výpočetní funkci TensorFlow?
- Lze cloudová řešení Google použít k oddělení výpočetní techniky od úložiště pro efektivnější trénování modelu ML s velkými daty?
- Nabízí Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatické získávání a konfiguraci zdrojů a zpracovává vypnutí zdrojů po dokončení školení modelu?
- Je možné trénovat modely strojového učení na libovolně velkých souborech dat bez škytavky?
- Vyžaduje při použití CMLE vytvoření verze zadání zdroje exportovaného modelu?
- Může CMLE číst data z úložiště Google Cloud a používat určený trénovaný model pro odvození?
- Lze Tensorflow použít pro trénink a odvození hlubokých neuronových sítí (DNN)?
Další otázky a odpovědi naleznete v části Pokrok ve strojovém učení