Trong lĩnh vực học máy, việc chuẩn bị dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong sự thành công của việc đào tạo một mô hình. Khi sử dụng thư viện Pandas, có một số bước liên quan đến việc chuẩn bị dữ liệu để đào tạo mô hình máy học. Các bước này bao gồm tải dữ liệu, làm sạch dữ liệu, chuyển đổi dữ liệu và chia tách dữ liệu.
Bước đầu tiên trong việc chuẩn bị dữ liệu là tải nó vào Khung dữ liệu Pandas. Điều này có thể được thực hiện bằng cách đọc dữ liệu từ một tệp hoặc bằng cách truy vấn cơ sở dữ liệu. Pandas cung cấp nhiều hàm khác nhau như `read_csv()`, `read_excel()`, và `read_sql()` để hỗ trợ quá trình này. Sau khi dữ liệu được tải, nó được lưu trữ ở định dạng bảng, giúp thao tác và phân tích dễ dàng hơn.
Bước tiếp theo là làm sạch dữ liệu, bao gồm việc xử lý các giá trị bị thiếu, loại bỏ các giá trị trùng lặp và xử lý các giá trị ngoại lai. Các giá trị bị thiếu có thể được lấp đầy bằng cách sử dụng các kỹ thuật như quy nạp trung bình hoặc điền tiến/lùi. Có thể xác định và loại bỏ các bản sao bằng cách sử dụng các hàm `duplicated()` và `drop_duplicates()`. Các ngoại lệ có thể được phát hiện bằng các phương pháp thống kê như điểm Z hoặc phạm vi liên vùng (IQR) và có thể được xử lý bằng cách loại bỏ chúng hoặc chuyển đổi chúng thành một giá trị phù hợp hơn.
Sau khi làm sạch dữ liệu, bước tiếp theo là chuyển đổi dữ liệu. Điều này liên quan đến việc chuyển đổi các biến phân loại thành các biểu diễn số, chia tỷ lệ các biến số và tạo các tính năng mới. Các biến phân loại có thể được chuyển đổi bằng các kỹ thuật như mã hóa một lần hoặc mã hóa nhãn. Các biến số có thể được chia tỷ lệ bằng các kỹ thuật như tiêu chuẩn hóa hoặc chuẩn hóa. Các tính năng mới có thể được tạo bằng cách kết hợp các tính năng hiện có hoặc bằng cách áp dụng các phép toán cho chúng.
Cuối cùng, dữ liệu cần được chia thành các tập huấn luyện và kiểm tra. Điều này được thực hiện để đánh giá hiệu suất của mô hình được đào tạo trên dữ liệu không nhìn thấy. Hàm `train_test_split()` trong Pandas có thể được sử dụng để phân chia ngẫu nhiên dữ liệu thành các tập huấn luyện và kiểm tra dựa trên một tỷ lệ đã chỉ định. Điều quan trọng là phải đảm bảo rằng dữ liệu được phân chia theo cách bảo toàn phân phối của biến mục tiêu.
Tóm lại, các bước liên quan đến việc chuẩn bị dữ liệu để đào tạo mô hình học máy bằng thư viện Pandas bao gồm tải dữ liệu, làm sạch dữ liệu, chuyển đổi dữ liệu và tách dữ liệu. Các bước này rất cần thiết để đảm bảo rằng dữ liệu ở định dạng phù hợp để huấn luyện mô hình và để thu được kết quả đáng tin cậy.
Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến Tiến bộ trong Học máy:
- Những hạn chế khi làm việc với các tập dữ liệu lớn trong học máy là gì?
- Máy học có thể thực hiện một số hỗ trợ đối thoại không?
- Sân chơi TensorFlow là gì?
- Chế độ háo hức có ngăn cản chức năng tính toán phân tán của TensorFlow không?
- Các giải pháp đám mây của Google có thể được sử dụng để tách điện toán khỏi bộ lưu trữ để đào tạo mô hình ML với dữ liệu lớn hiệu quả hơn không?
- Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) có cung cấp cấu hình và thu thập tài nguyên tự động cũng như xử lý việc tắt tài nguyên sau khi quá trình đào tạo mô hình kết thúc không?
- Có thể huấn luyện các mô hình học máy trên các tập dữ liệu lớn tùy ý mà không gặp trục trặc không?
- Khi sử dụng CMLE, việc tạo phiên bản có yêu cầu chỉ định nguồn của mô hình đã xuất không?
- CMLE có thể đọc từ dữ liệu lưu trữ Google Cloud và sử dụng mô hình được đào tạo cụ thể để suy luận không?
- Tensorflow có thể được sử dụng để đào tạo và suy luận về mạng lưới thần kinh sâu (DNN) không?
Xem thêm câu hỏi và câu trả lời trong Nâng cao trong Học máy
Thêm câu hỏi và câu trả lời:
- Cánh đồng: Trí tuệ nhân tạo
- chương trình: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (đi đến chương trình chứng nhận)
- Bài học: Tiến bộ trong Học máy (đến bài học liên quan)
- Chủ đề: Tầm nhìn AutoML - phần 1 (đi đến chủ đề liên quan)
- ôn thi