У галіне машыннага навучання падрыхтоўка даных гуляе вырашальную ролю ў поспеху навучання мадэлі. Пры выкарыстанні бібліятэкі Pandas ёсць некалькі этапаў падрыхтоўкі даных для навучання мадэлі машыннага навучання. Гэтыя этапы ўключаюць загрузку даных, ачыстку даных, пераўтварэнне даных і іх раздзяленне.
Першы крок у падрыхтоўцы даных - загрузіць іх у Pandas DataFrame. Гэта можа быць зроблена шляхам чытання дадзеных з файла або шляхам запыту ў базе дадзеных. Pandas забяспечвае розныя функцыі, такія як `read_csv()`, `read_excel()` і `read_sql()`, каб палегчыць гэты працэс. Пасля загрузкі даныя захоўваюцца ў таблічным фармаце, што палягчае маніпуляванне і аналіз.
Наступным крокам з'яўляецца ачыстка даных, якая ўключае апрацоўку адсутных значэнняў, выдаленне дублікатаў і працу з выкідамі. Адсутныя значэнні можна запоўніць з дапамогай такіх метадаў, як умененне сярэдняга значэння або запаўненне наперад/назад. Дублікаты можна вызначыць і выдаліць з дапамогай функцый `duplicated()` і `drop_duplicates()`. Выкіды можна выявіць з дапамогай статыстычных метадаў, такіх як Z-паказчык або інтэрквартыльны дыяпазон (IQR), і з імі можна апрацаваць шляхам іх выдалення або пераўтварэння ў больш падыходнае значэнне.
Пасля ачысткі дадзеных наступным крокам з'яўляецца пераўтварэнне дадзеных. Гэта прадугледжвае пераўтварэнне катэгарыяльных зменных у лікавыя ўяўленні, маштабаванне лікавых зменных і стварэнне новых функцый. Катэгарыяльныя зменныя можна трансфармаваць з дапамогай такіх метадаў, як аднаразовае кадаванне або кадаванне цэтлікаў. Лікавыя зменныя можна маштабаваць з дапамогай такіх метадаў, як стандартызацыя або нармалізацыя. Новыя аб'екты можна ствараць шляхам камбінавання існуючых або прымянення да іх матэматычных аперацый.
Нарэшце, дадзеныя неабходна падзяліць на навучальныя і тэставыя наборы. Гэта робіцца для ацэнкі прадукцыйнасці навучанай мадэлі на нябачных дадзеных. Функцыя `train_test_split()` у Pandas можа быць выкарыстана для выпадковага падзелу даных на навучальныя і тэставыя наборы на аснове зададзенага суадносін. Важна пераканацца, што дадзеныя падзелены такім чынам, каб захавалася размеркаванне мэтавай зменнай.
Падводзячы вынік, крокі, звязаныя з падрыхтоўкай даных для навучання мадэлі машыннага навучання з выкарыстаннем бібліятэкі Pandas, уключаюць загрузку даных, ачыстку даных, пераўтварэнне даных і іх раздзяленне. Гэтыя крокі важныя для таго, каб даныя былі ў прыдатным фармаце для навучання мадэлі і для атрымання надзейных вынікаў.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Поспехі ў машынным навучанні:
- Якія абмежаванні ёсць у працы з вялікімі наборамі даных у машынным навучанні?
- Ці можа машыннае навучанне аказаць некаторую дапамогу ў дыялогу?
- Што такое гульнявая пляцоўка TensorFlow?
- Ці перашкаджае рэжым Eager функцыянальнасці размеркаваных вылічэнняў TensorFlow?
- Ці можна выкарыстоўваць воблачныя рашэнні Google для аддзялення вылічэнняў ад сховішча для больш эфектыўнага навучання мадэлі ML з вялікімі дадзенымі?
- Ці забяспечвае Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) аўтаматычнае атрыманне і канфігурацыю рэсурсаў і апрацоўвае іх адключэнне пасля завяршэння навучання мадэлі?
- Ці можна навучыць мадэлі машыннага навучання на як заўгодна вялікіх наборах даных без збояў?
- Ці патрабуе пры выкарыстанні CMLE стварэнне версіі ўказання крыніцы экспартаванай мадэлі?
- Ці можа CMLE счытваць дадзеныя з воблачнага сховішча Google і выкарыстоўваць для вываду вызначаную падрыхтаваную мадэль?
- Ці можна Tensorflow выкарыстоўваць для навучання і вываду глыбокіх нейронавых сетак (DNN)?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў раздзеле "Пашырэнне машыннага навучання".