U području mašinskog učenja, priprema podataka igra važnu ulogu u uspjehu obuke modela. Kada koristite Pandas biblioteku, postoji nekoliko koraka koji su uključeni u pripremu podataka za obuku modela mašinskog učenja. Ovi koraci uključuju učitavanje podataka, čišćenje podataka, transformaciju podataka i podjelu podataka.
Prvi korak u pripremi podataka je učitavanje u Pandas DataFrame. To se može učiniti čitanjem podataka iz datoteke ili upitom u bazi podataka. Pandas pruža različite funkcije kao što su `read_csv()`, `read_excel()` i `read_sql()` kako bi se olakšao ovaj proces. Kada se podaci učitaju, pohranjuju se u tabelarnom formatu, što olakšava manipulaciju i analizu.
Sljedeći korak je čišćenje podataka, što uključuje rukovanje nedostajućim vrijednostima, uklanjanje duplikata i rješavanje izvanrednih vrijednosti. Vrijednosti koje nedostaju mogu se popuniti tehnikama kao što su imputacija srednje vrijednosti ili popunjavanje naprijed/nazad. Duplikati se mogu identificirati i ukloniti pomoću funkcija `duplicated()` i `drop_duplicates()`. Outliers se mogu otkriti korištenjem statističkih metoda kao što su Z-skor ili interkvartilni raspon (IQR) i mogu se rješavati uklanjanjem ili transformacijom u prikladniju vrijednost.
Nakon čišćenja podataka, sljedeći korak je transformacija podataka. Ovo uključuje pretvaranje kategoričkih varijabli u numeričke reprezentacije, skaliranje numeričkih varijabli i kreiranje novih karakteristika. Kategoričke varijable se mogu transformirati korištenjem tehnika kao što su one-hot encoding ili label encoding. Numeričke varijable se mogu skalirati korištenjem tehnika kao što su standardizacija ili normalizacija. Nove karakteristike se mogu kreirati kombinovanjem postojećih karakteristika ili primenom matematičkih operacija na njih.
Konačno, podatke je potrebno podijeliti u skupove za obuku i testiranje. Ovo se radi kako bi se procijenila izvedba obučenog modela na nevidljivim podacima. Funkcija `train_test_split()` u Pandas-u se može koristiti za nasumično podjelu podataka u skupove za obuku i testiranje na osnovu specificiranog omjera. Važno je osigurati da su podaci podijeljeni na način koji čuva distribuciju ciljne varijable.
Ukratko, koraci koji su uključeni u pripremu podataka za obuku modela mašinskog učenja pomoću Pandas biblioteke uključuju učitavanje podataka, čišćenje podataka, transformaciju podataka i podjelu podataka. Ovi koraci su neophodni za osiguranje da su podaci u odgovarajućem formatu za obuku modela i za dobijanje pouzdanih rezultata.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Napredak u mašinskom učenju:
- Kada je kernel forkiran sa podacima, a original je privatan, može li račvani biti javan i ako jeste, to nije povreda privatnosti?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u mašinskom učenju?
- Može li mašinsko učenje pomoći u dijaloškom smislu?
- Šta je TensorFlow igralište?
- Da li eager mode sprječava funkcionalnost distribuiranog računanja TensorFlow-a?
- Mogu li se Google rješenja u oblaku koristiti za razdvajanje računarstva od skladišta za efikasniju obuku ML modela sa velikim podacima?
- Nudi li Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatsku akviziciju i konfiguraciju resursa i upravlja li gašenjem resursa nakon što se obuka modela završi?
- Da li je moguće trenirati modele mašinskog učenja na proizvoljno velikim skupovima podataka bez problema?
- Kada koristite CMLE, da li kreiranje verzije zahtijeva navođenje izvora izvezenog modela?
- Može li CMLE čitati iz Google Cloud podataka za pohranu i koristiti određeni obučeni model za zaključivanje?
Pogledajte više pitanja i odgovora u Napredak u mašinskom učenju