Предварителната обработка на данни е като магическата пръчка на машинното обучение! Това е решаващата първа стъпка, в която трансформираме сурови, разхвърляни данни от различни източници в чиста, организирана и смислена информация, с която нашите модели за машинно обучение могат да работят. Представете си това като да подредите стаята си, преди да започнете творчески проект - не бихте искали да работите в разхвърляно пространство, нали?
По време на предварителната обработка ние се заемаме с три често срещани проблема: липсващи стойности, шумни данни и непоследователни данни. Липсващите стойности са като празни места във вашия пъзел - те правят информацията непълна и ненадеждна. Шумните данни, от друга страна, са като неуместно бърборене, което обърква вашия модел и не добавя стойност. И накрая, непоследователни данни възникват, когато някой записва файлове в различни формати или повтаря информация по различни начини - това е като да имате множество копия на една и съща книга с различни заглавия.
Почистването на данните е от съществено значение, тъй като всякакви грешки, излишъци, липсващи стойности или несъответствия могат да доведат до неточности в нашия анализ. Така че, преди да се потопим в изследването на данни, трябва да се уверим, че нашите данни са чисти! Има различни начини за почистване на данни в зависимост от конкретните проблеми в нашия набор от данни.
1. Почистване на данни:
Първата стъпка е да изчистим нашите данни или да премахнем всички непълни, неуместни или неточни записи. Това е като да сортирате гардероба си и да се отървете от дрехите, които вече не носите. Можем да направим това чрез попълване на липсващи стойности, изглаждане на шумни данни и разрешаване на несъответствия.
За да се справим с липсващите стойности, можем или да премахнем проблемните редове или колони, или да заменим липсващите стойности със значими данни. Това може да стане чрез вземане на средна стойност, режим или други изчислени стойности в зависимост от типа данни.
2. Трансформация на данни:
След като нашите данни са чисти, можем да преминем към фазата на трансформация. Тук преоформяме и организираме данните, за да отговарят на нашите методи за анализ. Това е като формоване на глина в желаната форма за нашето произведение на изкуството. Имаме няколко техники, като нормализиране, избор на атрибути, дискретизация и генериране на концептуална йерархия, от които да избираме.
Нормализирането премащабира данните до предварително определен диапазон, което ги прави сравними и последователни. Изборът на атрибути ни помага да изберем най-подходящите променливи за нашия анализ, като отхвърляме по-малко важните. Дискретизацията замества числените стойности с интервали, което прави данните по-управляеми.
3. Кодиране на функции:
Сега е време да се справим с нашите категорични данни, като имена на градове или етикети. Машините говорят езика на числата, така че трябва да кодираме тези категорични променливи в числова форма. Мислете за това като за превод на различни езици на един, който нашият модел разбира.
За редови данни, които имат естествен ред като „Нисък“, „Среден“ и „Висок“, можем да използваме кодиране на етикети. Номиналните данни, без присъщ ред, могат да се обработват с еднократно кодиране. Това създава нови колони за всяка категория, като 1 и 0 показват наличието на всяка категория в данните.
4. Мащабиране на функции:
А, ето го и еквалайзера! Нашите данни може да имат различни единици или скали, като например сравняване на ябълки с портокали. Трябва да ги поставим всички на едно и също поле, точно като регулиране на нивата на звука за хармонична мелодия.
Мащабирането на характеристиките стандартизира числовите характеристики, като гарантира, че те имат подобни диапазони. Това е от решаващо значение за базирани на разстояние алгоритми като K-Means или Gradient Descent, които зависят от сходството на характеристиките.
5. Намаляване на данните:
Понякога по-малкото е повече! Твърде много данни могат да затрупат нашия модел, което води до неефективност и дълги времена за обработка. Намаляването на данните ни помага да съкратим набора от данни, без да компрометираме цялостния анализ. Това е като да премахнем ненужния хаос от нашето работно пространство, за да се съсредоточим върху важните аспекти на нашата работа.
Можем да използваме техники като Data Cube Aggregation, Attribute Subset Selection, Numerosity Reduction и Dimensionality Reduction, за да постигнем намаляване на данните. Тези методи ни позволяват ефективно да обобщаваме, избираме или обобщаваме данните.
До края на предварителната обработка на данните нашите данни са като красиво платно, готово за шедьовъра, който е машинното обучение. Правилно почистени, трансформирани и подготвени, нашите данни са готови да блеснат, разкривайки прозрения и модели, които ще насочат нашите модели към успех в света на AI и науката за данни!
