En el camp de l'aprenentatge automàtic, la preparació de dades té un paper crucial en l'èxit de la formació d'un model. Quan s'utilitza la biblioteca Pandas, hi ha diversos passos per preparar les dades per entrenar un model d'aprenentatge automàtic. Aquests passos inclouen la càrrega de dades, la neteja de dades, la transformació de dades i la divisió de dades.
El primer pas per preparar les dades és carregar-les en un Pandas DataFrame. Això es pot fer llegint les dades d'un fitxer o consultant una base de dades. Pandas ofereix diverses funcions com ara `read_csv()`, `read_excel()` i `read_sql()` per facilitar aquest procés. Un cop carregades les dades, s'emmagatzemen en format tabular, facilitant la seva manipulació i anàlisi.
El següent pas és la neteja de dades, que implica gestionar els valors que falten, eliminar duplicats i tractar els valors atípics. Els valors que falten es poden omplir mitjançant tècniques com l'imputació mitjana o l'emplenament cap endavant/enrere. Els duplicats es poden identificar i eliminar mitjançant les funcions `duplicated()` i `drop_duplicates()`. Els valors atípics es poden detectar mitjançant mètodes estadístics com la puntuació Z o el rang interquartil (IQR) i es poden gestionar eliminant-los o transformant-los a un valor més adequat.
Després de netejar les dades, el següent pas és la transformació de les dades. Això implica convertir variables categòriques en representacions numèriques, escalar variables numèriques i crear noves característiques. Les variables categòriques es poden transformar utilitzant tècniques com la codificació en calent o la codificació d'etiquetes. Les variables numèriques es poden escalar mitjançant tècniques com l'estandardització o la normalització. Es poden crear noves característiques combinant característiques existents o aplicant-hi operacions matemàtiques.
Finalment, les dades s'han de dividir en conjunts d'entrenament i proves. Això es fa per avaluar el rendiment del model entrenat en dades no vistes. La funció `train_test_split()` de Pandas es pot utilitzar per dividir aleatòriament les dades en conjunts d'entrenament i proves basats en una proporció especificada. És important assegurar-se que les dades es divideixen de manera que es preservi la distribució de la variable objectiu.
En resum, els passos necessaris per preparar les dades per entrenar un model d'aprenentatge automàtic mitjançant la biblioteca Pandas inclouen la càrrega de dades, la neteja de dades, la transformació de dades i la divisió de dades. Aquests passos són essencials per garantir que les dades estiguin en un format adequat per entrenar el model i per obtenir resultats fiables.
Altres preguntes i respostes recents sobre Avançar en l'aprenentatge automàtic:
- Quines són les limitacions de treballar amb grans conjunts de dades en l'aprenentatge automàtic?
- L'aprenentatge automàtic pot fer una mica d'ajuda dialògica?
- Què és el pati TensorFlow?
- El mode eager impedeix la funcionalitat de computació distribuïda de TensorFlow?
- Es poden utilitzar les solucions al núvol de Google per desacoblar la informàtica de l'emmagatzematge per a una formació més eficient del model ML amb big data?
- El motor d'aprenentatge automàtic de Google Cloud (CMLE) ofereix l'adquisició i configuració automàtica de recursos i gestiona l'aturada dels recursos un cop finalitzada la formació del model?
- És possible entrenar models d'aprenentatge automàtic en conjunts de dades arbitràriament grans sense cap problema?
- Quan s'utilitza CMLE, la creació d'una versió requereix especificar una font d'un model exportat?
- Pot CMLE llegir dades d'emmagatzematge de Google Cloud i utilitzar un model entrenat específic per a la inferència?
- Es pot utilitzar Tensorflow per a l'entrenament i la inferència de xarxes neuronals profundes (DNN)?
Vegeu més preguntes i respostes a Avançar en l'aprenentatge automàtic