Очистка и предварительная обработка данных являются важными этапами машинного обучения, которые обеспечивают качество данных, улучшают производительность модели и позволяют делать точные прогнозы. В этой статье представлен всесторонний обзор различных методов предварительной обработки данных, включая обработку отсутствующих данных, нормализацию и стандартизацию данных, масштабирование функций, работу с категориальными данными и другие важные этапы предварительной обработки. Примеры фрагментов кода включены для демонстрации реализации этих методов с использованием общего набора данных.
Обработка отсутствующих данных
Отсутствующие данные — это распространенная проблема в наборах данных, которая может отрицательно сказаться на производительности моделей машинного обучения. В этом разделе обсуждаются эффективные стратегии обработки отсутствующих данных, такие как:
а. Удаление отсутствующих данных. В случаях, когда отсутствующие данные ограничены небольшим процентом набора данных, удаление соответствующих строк или столбцов может быть приемлемым вариантом. Удаление пропущенных значений является наиболее распространенным способом решения этой проблемы, однако он не всегда является лучшим. Например, в текстовых данных пропущенные значения не могут быть оценены, поэтому нет другого выбора, кроме как отбросить их. В следующем фрагменте кода показано, как удалить строки с отсутствующими значениями с помощью Python и pandas:
import pandas as pd
# Load the dataset
data = pd.read_csv("dataset.csv")
# Remove rows with missing values
data_cleaned = data.dropna()
print(data_cleaned)
б. Вменение отсутствующих данных. Когда отсутствующие данные значительны, можно использовать методы вменения для оценки или заполнения отсутствующих значений. Популярные методы включают вменение среднего, медианы или режима. Вот пример замены пропущенных значений средним значением с использованием библиотеки scikit-learn:
from sklearn.impute import SimpleImputer
# Load the dataset
data = pd.read_csv("dataset.csv")
# Impute missing values with the mean
imputer = SimpleImputer(strategy="mean")
data_cleaned = imputer.fit_transform(data)
print(data_cleaned)
Нормализация и стандартизация данных
Нормализация и стандартизация данных являются важными методами приведения числовых характеристик к общему масштабу, уменьшая влияние различных величин на алгоритмы машинного обучения. В этом разделе рассматриваются следующие методы:
а. Минимально-максимальное масштабирование (нормализация).Этот метод масштабирует данные до фиксированного диапазона, обычно от 0 до 1. В следующем фрагменте кода показано, как применить масштабирование по минимальному и максимальному значениям с помощью библиотеки scikit-learn:
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# Load the dataset
data = pd.read_csv("dataset.csv")
# Apply min-max scaling to the numerical features
scaler = MinMaxScaler()
data_normalized = scaler.fit_transform(data)
print(data_normalized)
б. Масштабирование Z-показателя (стандартизация).Масштабирование по Z-показателю преобразует данные так, чтобы они имели нулевое среднее значение и единичную дисперсию. Вот пример применения масштабирования z-оценки с использованием библиотеки scikit-learn:
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# Load the dataset
data = pd.read_csv("dataset.csv")
# Apply z-score scaling to the numerical features
scaler = StandardScaler()
data_standardized = scaler.fit_transform(data)
print(data_standardized)
Масштабирование функций
Масштабирование функций гарантирует, что все функции в равной степени вносят вклад в модель машинного обучения, приводя их к одинаковому масштабу. Помимо нормализации и стандартизации, другие методы включают логарифмическое масштабирование, полиномиальное масштабирование и другие. Выбор метода зависит от характера данных и требований модели.
Работа с категориальными данными
Категориальные данные, такие как метки или нечисловые атрибуты, требуют специальной обработки для эффективной обработки алгоритмами машинного обучения. В этом разделе рассматриваются различные методы кодирования, в том числе:
а. Горячее кодирование: этот метод создает двоичные столбцы для каждой категории, отображающие наличие или отсутствие этой категории. В следующем фрагменте кода показано, как применить однократное кодирование с помощью библиотеки pandas:
# Load the dataset
data = pd.read_csv("dataset.csv")
# Apply one-hot encoding to the categorical features
data_encoded = pd.get_dummies(data)
print(data_encoded)
б. Кодировка метки: кодировка метки присваивает каждой категории уникальный числовой ярлык. Он подходит для порядковых категориальных переменных. Вот пример кодирования меток с использованием библиотеки scikit-learn:
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
# Load the dataset
data = pd.read_csv("dataset.csv")
# Apply label encoding to the categorical features
encoder = LabelEncoder()
data_encoded = data.apply(encoder.fit_transform)
print(data_encoded)
Другие важные этапы предварительной обработки данных
Помимо вышеупомянутых методов, существуют дополнительные этапы предварительной обработки данных, которые могут повысить производительность модели, например:
а. Обнаружение и обработка выбросов: выбросы могут существенно повлиять на обучение модели и прогнозы. Обнаружение и обработка выбросов с использованием таких методов, как Z-оценка, процентиль или подходы на основе машинного обучения, имеют решающее значение для качества данных. Различные библиотеки, такие как scikit-learn или pandas, предоставляют функции и методы для обнаружения и обработки выбросов.
б. Разработка признаков: разработка признаков включает в себя создание новых функций из существующих или преобразование функций для повышения их релевантности целевой переменной. Такие методы, как биннинг, полиномиальные признаки, логарифмические преобразования или условия взаимодействия, могут применяться для повышения прогностической способности модели.
Вывод. Очистка и предварительная обработка данных — это фундаментальные этапы машинного обучения, обеспечивающие качество данных и повышающие производительность прогностических моделей. Обрабатывая отсутствующие данные, нормализуя и стандартизируя числовые признаки, соответствующим образом масштабируя признаки, работая с категориальными данными и используя другие методы предварительной обработки, специалисты-практики могут оптимизировать свои модели для получения точных прогнозов. Предоставленные примеры фрагментов кода предлагают практические реализации с использованием общих библиотек, что позволяет специалистам-практикам эффективно применять эти методы в реальных сценариях.
