Dalam bidang pembelajaran mesin, penyediaan data memainkan peranan penting dalam kejayaan melatih model. Apabila menggunakan perpustakaan Pandas, terdapat beberapa langkah yang terlibat dalam menyediakan data untuk melatih model pembelajaran mesin. Langkah-langkah ini termasuk pemuatan data, pembersihan data, transformasi data dan pemisahan data.
Langkah pertama dalam menyediakan data ialah memuatkannya ke dalam Pandas DataFrame. Ini boleh dilakukan dengan membaca data daripada fail atau dengan menanyakan pangkalan data. Panda menyediakan pelbagai fungsi seperti `read_csv()`, `read_excel()` dan `read_sql()` untuk memudahkan proses ini. Setelah data dimuatkan, ia disimpan dalam format jadual, menjadikannya lebih mudah untuk memanipulasi dan menganalisis.
Langkah seterusnya ialah pembersihan data, yang melibatkan pengendalian nilai yang hilang, mengalih keluar pendua dan menangani outlier. Nilai yang hilang boleh diisi menggunakan teknik seperti imputasi min atau pengisian ke hadapan/belakang. Pendua boleh dikenal pasti dan dialih keluar menggunakan fungsi `duplicated()` dan `drop_duplicates()`. Outlier boleh dikesan menggunakan kaedah statistik seperti skor Z atau julat antara kuartil (IQR) dan boleh dikendalikan dengan sama ada mengeluarkannya atau mengubahnya kepada nilai yang lebih sesuai.
Selepas membersihkan data, langkah seterusnya ialah transformasi data. Ini melibatkan penukaran pembolehubah kategori kepada perwakilan berangka, penskalaan pembolehubah berangka dan mencipta ciri baharu. Pembolehubah kategori boleh diubah menggunakan teknik seperti pengekodan satu panas atau pengekodan label. Pembolehubah berangka boleh diskalakan menggunakan teknik seperti penyeragaman atau normalisasi. Ciri baharu boleh dibuat dengan menggabungkan ciri sedia ada atau dengan menggunakan operasi matematik padanya.
Akhir sekali, data perlu dibahagikan kepada set latihan dan ujian. Ini dilakukan untuk menilai prestasi model terlatih pada data yang tidak kelihatan. Fungsi `train_test_split()` dalam Panda boleh digunakan untuk membahagikan data secara rawak kepada set latihan dan ujian berdasarkan nisbah yang ditentukan. Adalah penting untuk memastikan bahawa data dibahagikan dengan cara yang mengekalkan pengedaran pembolehubah sasaran.
Untuk meringkaskan, langkah-langkah yang terlibat dalam menyediakan data untuk melatih model pembelajaran mesin menggunakan perpustakaan Pandas termasuk pemuatan data, pembersihan data, transformasi data dan pemisahan data. Langkah-langkah ini adalah penting untuk memastikan bahawa data berada dalam format yang sesuai untuk melatih model dan untuk mendapatkan hasil yang boleh dipercayai.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Kemajuan dalam Pembelajaran Mesin:
- Apakah batasan dalam bekerja dengan set data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bolehkah pembelajaran mesin melakukan beberapa bantuan dialog?
- Apakah taman permainan TensorFlow?
- Adakah mod bersemangat menghalang kefungsian pengkomputeran yang diedarkan TensorFlow?
- Bolehkah penyelesaian awan Google digunakan untuk memisahkan pengkomputeran daripada storan untuk latihan model ML yang lebih cekap dengan data besar?
- Adakah Enjin Pembelajaran Mesin Awan Google (CMLE) menawarkan pemerolehan dan konfigurasi sumber automatik serta mengendalikan penutupan sumber selepas latihan model selesai?
- Adakah mungkin untuk melatih model pembelajaran mesin pada set data yang besar secara sewenang-wenangnya tanpa gangguan?
- Apabila menggunakan CMLE, adakah membuat versi memerlukan menentukan sumber model yang dieksport?
- Bolehkah CMLE membaca daripada data storan Google Cloud dan menggunakan model terlatih yang ditentukan untuk inferens?
- Bolehkah Tensorflow digunakan untuk latihan dan inferens rangkaian saraf dalam (DNN)?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Memajukan Pembelajaran Mesin