Предварительная обработка данных в машинном обучении: руководство для начинающих

Предварительная обработка данных — это процесс генерации необработанных данных для моделей машинного обучения. Это первый шаг в создании модели машинного обучения. Это самый сложный и трудоемкий аспект науки о данных. Предварительная обработка данных необходима в алгоритмах машинного обучения, чтобы уменьшить их сложность.

Данные в реальном мире могут иметь множество проблем. Он может пропускать некоторые элементы или фрагменты информации. Хотя неполные или отсутствующие данные совершенно бесполезны, основной целью предварительной обработки данных является корректировка и уточнение данных, чтобы сделать их ценными.

Зачем нам нужна предварительная обработка данных?

Предварительная обработка данных — важный шаг в алгоритме машинного обучения. Представьте себе ситуацию, когда вы работаете над заданием в своем колледже, а преподаватель не дает сырых заголовков и идеи темы. В этом случае вам будет очень сложно выполнить это задание, поскольку необработанные данные вам не будут представлены должным образом. То же самое и в машинном обучении. Предположим, что при реализации алгоритма машинного обучения отсутствует этап предварительной обработки данных. В таком случае это обязательно повлияет на вашу работу в конце, когда это будет финальный этап применения доступного набора данных к вашему алгоритму.

При выполнении предварительной обработки данных важно обеспечить точность данных, чтобы она не повлияла на ваш алгоритм машинного обучения на заключительном этапе.

Шаги предварительной обработки данных

В машинном обучении существует шесть этапов предварительной обработки данных.

Шаг 1. Импортируйте библиотеки

Самый важный этап предварительной обработки данных в машинном обучении включает импорт некоторых библиотек. Библиотека — это, по сути, набор функций, которые можно вызывать и использовать в алгоритме. Существует множество библиотек, доступных на разных языках программирования.

Шаг 2. Импортируйте загруженные данные

Следующим важным шагом является загрузка данных, которые необходимо использовать в алгоритме машинного обучения. Это наиболее важный этап предварительной обработки машинного обучения. Собранные данные будут импортированы для дальнейшей оценки.

После загрузки данных важно проверить наличие зашумленного или отсутствующего содержимого.

Шаг 3. Проверьте наличие пропущенных значений

Оцените загруженные данные и проверьте наличие пропущенных значений. Если были обнаружены пропущенные значения, существует два способа решения этой проблемы:

• Либо удалите всю строку, содержащую пропущенное значение. Однако удаление всей строки может привести к потере некоторых важных данных. Этот подход полезен, если набор данных очень большой.
• Или Оцените значение, взяв среднее значение, медиану или моду.

Шаг 4: Упорядочьте данные

Модули машинного обучения не могут понимать нечисловые данные. Важно представить данные в числовой форме, чтобы предотвратить возникновение проблем на последующих этапах. Преобразование всех текстовых значений в числовую форму является решением этой проблемы. Для этого вы можете использовать функцию LabelEncoder().

Шаг 5: масштабируйте

Масштабирование — это метод, позволяющий преобразовать значения данных в более короткие диапазоны. Для масштабирования данных можно использовать масштабирование и стандартизацию.

Шаг 6. Распределите данные по наборам обучения, оценки и проверки.

Последним шагом является распределение данных по трем различным наборам, а именно:

• Обучение
• Проверка
• Оценка

Обучающий набор предназначен для обучения данных

Набор проверки предназначен для проверки данных.

Оценочный набор предназначен для оценки данных

Примеры предварительной обработки данных

Пример, объясняющий предварительную обработку данных, поясняется с помощью таблицы ниже. Для решения проблемы будут применены соответствующие методы предварительной обработки данных в машинном обучении.

Здесь, в таблице выше, мы видим, что есть три переменные: имя, возраст и пол. Мы видим, что № 2 и № 3 присвоен неправильный пол.

Здесь мы можем использовать очистку данных, чтобы удалить неподходящие строки данных, поскольку мы знаем, что эти данные уже повреждены.

После интеллектуального анализа данных таблица данных будет выглядеть так:

В противном случае мы можем выполнить преобразование данных вручную, в результате чего таблица будет выглядеть следующим образом:

Как только проблема будет устранена, следующим шагом будет сокращение данных путем уменьшения возраста.

Теперь проблема устранена, набор данных завершен и готов к использованию в моделях и алгоритмах машинного обучения.

Лучшие практики

Лучшие практики предварительной обработки данных в машинном обучении включают в себя:

Очистка данных

Очистка данных важна для обнаружения любых пропущенных значений или зашумленных данных, которые могут повредить весь набор данных.

Классифицировать данные

Важно классифицировать данные, поскольку алгоритмы машинного обучения могут обрабатывать только числовые значения. Категоризация данных предотвратит проблемы на более поздних этапах.

Сжатие данных

Сократите объем данных и упорядочите их таким образом, чтобы упростить задачу запуска и обработки данных.

Интеграция

Интегрируйте набор данных и подготовьте сырье для обработки в алгоритме машинного обучения.

Выберите правильную программу

Раскройте потенциал искусственного интеллекта и машинного обучения с помощью комплексных программ Simplilearn. Выберите подходящую программу AI/ML, чтобы освоить передовые технологии и продвинуться по карьерной лестнице.

Заключение

Предварительная обработка данных является важной частью алгоритмов обработки данных, особенно моделей машинного обучения. Когда мы передаем машине необработанные данные, точность увеличивается. Это повышает общую производительность и эффективность модели машинного обучения.

Зарегистрируйтесь в нашей программе последипломного образования Калифорнийского технологического института в области искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы повысить свои навыки для развития технологий будущего.

Часто задаваемые вопросы

1. Что такое предварительная обработка данных в машинном обучении?

Предварительная обработка данных — это процесс представления точных необработанных данных в модели машинного обучения.

2. Каковы основные этапы предварительной обработки данных?

Этапы предварительной обработки данных включают в себя:

• Сбор данных.
• Проверка наличия зашумленных или отсутствующих значений.
• Решение проблемы недостающего значения.
• Организация данных.
• Масштабирование и распределение данных по определенным наборам.

3. Каков пример предварительной обработки данных в машинном обучении?

Сокращение и преобразование данных — лучшие примеры предварительной обработки данных в машинном обучении.