Предварительная обработка данных похожа на волшебную палочку машинного обучения! Это важный первый шаг, когда мы преобразуем необработанные, беспорядочные данные из различных источников в чистую, организованную и значимую информацию, с которой могут работать наши модели машинного обучения. Представьте, что вы наводите порядок в своей комнате перед тем, как приступить к творческому проекту — вы ведь не хотели бы работать в грязном помещении, верно?
Во время предварительной обработки мы решаем три распространенные проблемы: пропущенные значения, зашумленные данные и противоречивые данные. Пропущенные значения подобны пробелам в вашей головоломке — они делают информацию неполной и ненадежной. С другой стороны, зашумленные данные подобны ненужной болтовне, которая запутывает вашу модель и не добавляет никакой ценности. Наконец, противоречивые данные возникают, когда кто-то сохраняет файлы в разных форматах или повторяет информацию разными способами — это похоже на наличие нескольких копий одной и той же книги с разными названиями.
Очистка данных очень важна, потому что любые ошибки, избыточность, отсутствующие значения или несоответствия могут привести к неточностям в нашем анализе. Итак, прежде чем погрузиться в исследование данных, мы должны убедиться, что наши данные безупречно чисты! Существуют разные способы очистки данных, в зависимости от конкретных проблем в нашем наборе данных.
1. Очистка данных.
Первым шагом является очистка наших данных или удаление любых неполных, нерелевантных или неточных записей. Это как перебирать свой гардероб и избавляться от одежды, которую вы больше не носите. Мы можем сделать это, заполнив пропущенные значения, сгладив зашумленные данные и устранив несоответствия.
Чтобы обработать отсутствующие значения, мы можем либо удалить проблемные строки или столбцы, либо заменить отсутствующие значения значимыми данными. Это можно сделать, взяв среднее значение, моду или другие расчетные значения в зависимости от типа данных.
2. Преобразование данных.
Как только наши данные будут очищены, мы можем перейти к этапу преобразования. Здесь мы изменяем и организуем данные в соответствии с нашими методами анализа. Это как лепить из глины желаемую форму для нашего произведения искусства. У нас есть несколько методов, таких как нормализация, выбор атрибутов, дискретизация и создание иерархии понятий, на выбор.
Нормализация масштабирует данные до заданного диапазона, делая их сопоставимыми и непротиворечивыми. Выбор атрибутов помогает нам выбрать наиболее важные переменные для нашего анализа, отбрасывая менее важные. Дискретизация заменяет числовые значения интервалами, что делает данные более управляемыми.
3. Кодирование функций:
Теперь пришло время разобраться с нашими категориальными данными, такими как названия городов или ярлыки. Машины говорят на языке чисел, поэтому нам нужно кодировать эти категориальные переменные в числовую форму. Думайте об этом как о переводе разных языков на тот, который понимает наша модель.
Для порядковых данных, которые имеют естественный порядок, такой как «Низкий», «Средний» и «Высокий», мы можем использовать кодирование меток. Номинальные данные без присущего им порядка можно обрабатывать с помощью одноразового кодирования. Это создает новые столбцы для каждой категории, где 1 и 0 указывают на присутствие каждой категории в данных.
4. Масштабирование функций:
А вот и эквалайзер! Наши данные могут иметь разные единицы измерения или масштабы, например, сравнивать яблоки с апельсинами. Нам нужно привести их всех к одному игровому полю, точно так же, как отрегулировать уровни громкости для гармоничной мелодии.
Масштабирование признаков стандартизирует числовые признаки, гарантируя, что они имеют одинаковые диапазоны. Это имеет решающее значение для алгоритмов на основе расстояния, таких как K-средние или градиентный спуск, которые зависят от сходства признаков.
5. Сокращение объема данных:
Иногда лучше меньше, да лучше! Слишком много данных может перегрузить нашу модель, что приведет к неэффективности и длительному времени обработки. Сокращение данных помогает нам урезать набор данных без ущерба для общего анализа. Это похоже на удаление ненужного беспорядка с нашего рабочего места, чтобы сосредоточиться на важных аспектах нашей работы.
Мы можем использовать такие методы, как агрегирование кубов данных, выбор подмножества атрибутов, уменьшение количества и уменьшение размерности, чтобы добиться сокращения данных. Эти методы позволяют нам эффективно обобщать, отбирать или обобщать данные.
К концу предварительной обработки наши данные подобны красивому холсту, готовому для шедевра машинного обучения. Правильно очищенные, преобразованные и подготовленные наши данные засияют, раскрывая идеи и закономерности, которые приведут наши модели к успеху в мире ИИ и науки о данных!
