Op het gebied van machine learning speelt gegevensvoorbereiding een cruciale rol in het succes van het trainen van een model. Bij het gebruik van de Pandas-bibliotheek zijn er verschillende stappen betrokken bij het voorbereiden van de gegevens voor het trainen van een machine learning-model. Deze stappen omvatten het laden van gegevens, het opschonen van gegevens, het transformeren van gegevens en het splitsen van gegevens.
De eerste stap bij het voorbereiden van de gegevens is het laden in een Pandas DataFrame. Dit kan door de gegevens uit een bestand te lezen of door een database te bevragen. Pandas biedt verschillende functies zoals `read_csv()`, `read_excel()` en `read_sql()` om dit proces te vergemakkelijken. Zodra de gegevens zijn geladen, worden ze opgeslagen in tabelvorm, waardoor ze gemakkelijker te manipuleren en te analyseren zijn.
De volgende stap is het opschonen van gegevens, waarbij ontbrekende waarden worden verwerkt, duplicaten worden verwijderd en uitschieters worden aangepakt. Ontbrekende waarden kunnen worden opgevuld met behulp van technieken zoals gemiddelde imputatie of voorwaartse/achterwaartse vulling. Duplicaten kunnen worden geïdentificeerd en verwijderd met behulp van de functies `duplicated()` en `drop_duplicates()`. Uitbijters kunnen worden gedetecteerd met behulp van statistische methoden zoals de Z-score of de interkwartielafstand (IQR) en kunnen worden afgehandeld door ze te verwijderen of ze om te zetten in een geschiktere waarde.
Na het opschonen van de data is de volgende stap datatransformatie. Dit omvat het omzetten van categorische variabelen in numerieke representaties, het schalen van numerieke variabelen en het creëren van nieuwe functies. Categorische variabelen kunnen worden getransformeerd met behulp van technieken zoals one-hot codering of labelcodering. Numerieke variabelen kunnen worden geschaald met behulp van technieken zoals standaardisatie of normalisatie. Nieuwe features kunnen worden gecreëerd door bestaande features te combineren of er wiskundige bewerkingen op toe te passen.
Ten slotte moeten de gegevens worden opgesplitst in trainings- en testsets. Dit wordt gedaan om de prestaties van het getrainde model op ongeziene gegevens te evalueren. De functie `train_test_split()` in Panda's kan worden gebruikt om de gegevens willekeurig te splitsen in trainings- en testsets op basis van een gespecificeerde verhouding. Het is belangrijk ervoor te zorgen dat de gegevens zodanig worden opgesplitst dat de verdeling van de doelvariabele behouden blijft.
Samengevat: de stappen die betrokken zijn bij het voorbereiden van gegevens voor het trainen van een machine learning-model met behulp van de Pandas-bibliotheek omvatten het laden van gegevens, het opschonen van gegevens, gegevenstransformatie en het splitsen van gegevens. Deze stappen zijn essentieel om ervoor te zorgen dat de gegevens een geschikt formaat hebben voor het trainen van het model en voor het verkrijgen van betrouwbare resultaten.
Andere recente vragen en antwoorden over Vooruitgang in machine learning:
- Wat zijn de beperkingen bij het werken met grote datasets in machine learning?
- Kan machinaal leren enige dialogische hulp bieden?
- Wat is de TensorFlow-speeltuin?
- Voorkomt de enthousiaste modus de gedistribueerde computerfunctionaliteit van TensorFlow?
- Kunnen de cloudoplossingen van Google worden gebruikt om computergebruik los te koppelen van opslag, voor een efficiëntere training van het ML-model met big data?
- Biedt de Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatische acquisitie en configuratie van bronnen en wordt het afsluiten van bronnen afgehandeld nadat de training van het model is voltooid?
- Is het mogelijk om machine learning-modellen zonder haperingen te trainen op willekeurig grote datasets?
- Moet bij het gebruik van CMLE voor het maken van een versie een bron van een geëxporteerd model worden opgegeven?
- Kan CMLE gegevens uit Google Cloud-opslag lezen en een gespecificeerd getraind model gebruiken voor gevolgtrekking?
- Kan Tensorflow worden gebruikt voor training en gevolgtrekking van diepe neurale netwerken (DNN's)?
Bekijk meer vragen en antwoorden in Vooruitgang in machine learning