En la kampo de maŝinlernado, datumpreparo ludas decidan rolon en la sukceso de trejnado de modelo. Kiam vi uzas la Pandas-bibliotekon, estas pluraj paŝoj en la preparado de la datumoj por trejnado de maŝinlernada modelo. Ĉi tiuj paŝoj inkluzivas ŝarĝon de datumoj, purigado de datumoj, transformo de datumoj kaj disigo de datumoj.
La unua paŝo por prepari la datumojn estas ŝargi ĝin en Pandas DataFrame. Ĉi tio povas esti farita legante la datumojn de dosiero aŭ pridemandante datumbazon. Pandoj provizas diversajn funkciojn kiel `read_csv()`, `read_excel()`, kaj `read_sql()` por faciligi ĉi tiun procezon. Post kiam la datumoj estas ŝarĝitaj, ĝi estas konservita en tabelformato, faciligante manipuli kaj analizi.
La sekva paŝo estas purigado de datumoj, kiu implikas pritrakti mankantajn valorojn, forigi duplikatojn kaj trakti eksteraĵojn. Mankantaj valoroj povas esti plenigitaj uzante teknikojn kiel averaĝa imputado aŭ antaŭen/malantaŭen plenigado. Duplikatoj povas esti identigitaj kaj forigitaj per la funkcioj `duplicated()` kaj `drop_duplicates()`. Outliers povas esti detektitaj uzante statistikajn metodojn kiel ekzemple la Z-poentaro aŭ la interkvartila intervalo (IQR) kaj povas esti pritraktitaj aŭ forigante ilin aŭ transformante ilin al pli taŭga valoro.
Post purigado de la datumoj, la sekva paŝo estas transformo de datumoj. Ĉi tio implikas konverti kategoriajn variablojn en nombrajn prezentojn, grimpi nombrajn variablojn kaj krei novajn funkciojn. Kategoriaj variabloj povas esti transformitaj uzante teknikojn kiel unu-varma kodigado aŭ etikedkodigado. Nombraj variabloj povas esti skalitaj uzante teknikojn kiel normigado aŭ normaligo. Novaj funkcioj povas esti kreitaj kombinante ekzistantajn funkciojn aŭ aplikante matematikajn operaciojn al ili.
Fine, la datumoj devas esti dividitaj en trejnadon kaj testajn arojn. Ĉi tio estas farita por taksi la agadon de la trejnita modelo en neviditaj datumoj. La funkcio `train_test_split()` en Pandoj povas esti uzata por hazarde dividi la datumojn en trejnadon kaj testajn arojn bazitajn sur specifa proporcio. Gravas certigi, ke la datumoj estas dividitaj tiel, ke konservas la distribuadon de la cela variablo.
Por resumi, la paŝoj implikitaj en preparado de datumoj por trejnado de maŝinlernado-modelo uzante la Pandas-bibliotekon inkluzivas datumŝarĝadon, datumpurigadon, datumtransformon kaj datumdividon. Ĉi tiuj paŝoj estas esencaj por certigi, ke la datumoj estas en taŭga formato por trejni la modelon kaj por akiri fidindajn rezultojn.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri Progresante en Maŝinlernado:
- Kio estas la limigoj por labori kun grandaj datumaroj en maŝina lernado?
- Ĉu maŝinlernado povas fari iun dialogan helpon?
- Kio estas la ludejo TensorFlow?
- Ĉu avida reĝimo malhelpas la distribuitan komputikan funkcion de TensorFlow?
- Ĉu Google-nubaj solvoj povas esti uzataj por malkunligi komputadon de stokado por pli efika trejnado de la ML-modelo kun grandaj datumoj?
- Ĉu la Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ofertas aŭtomatan akiron kaj agordon de rimedo kaj pritraktas rimedan ĉesigon post kiam la trejnado de la modelo estas finita?
- Ĉu eblas trejni maŝinlernajn modelojn sur arbitre grandaj datumaj aroj sen singultoj?
- Kiam vi uzas CMLE, ĉu krei version postulas specifi fonton de eksportita modelo?
- Ĉu CMLE povas legi el datumoj de stokado de Google Cloud kaj uzi specifitan trejnitan modelon por konkludo?
- Ĉu Tensorflow povas esti uzata por trejnado kaj inferenco de profundaj neŭralaj retoj (DNN)?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en Antaŭenigo en Maŝina Lernado