L'importance du prétraitement des données dans la formation des modèles

L'importance du prétraitement des données dans la formation des modèles et exemples de code spécifiques

Introduction :

Dans le processus de formation des modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond, le prétraitement des données est un maillon très important et essentiel . Le but du prétraitement des données est de transformer les données brutes en une forme adaptée à la formation du modèle grâce à une série d'étapes de traitement visant à améliorer les performances et la précision du modèle. Cet article vise à explorer l'importance du prétraitement des données dans la formation de modèles et à donner quelques exemples de code de prétraitement des données couramment utilisés.

1. L'importance du prétraitement des données

1. Nettoyage des données

Le nettoyage des données est la première étape du prétraitement des données. Son objectif est de traiter les valeurs aberrantes, les valeurs manquantes, le bruit et d'autres problèmes dans les données d'origine. Les valeurs aberrantes font référence à des points de données qui sont manifestement incompatibles avec les données normales. S'ils ne sont pas traités, ils peuvent avoir un impact important sur les performances du modèle. Les valeurs manquantes font référence à la situation dans laquelle certaines données sont manquantes dans les données d'origine. Les méthodes de traitement courantes incluent la suppression d'échantillons contenant des valeurs manquantes, l'utilisation de la moyenne ou de la médiane pour combler les valeurs manquantes, etc. Le bruit fait référence à des informations incomplètes ou erronées telles que des erreurs contenues dans les données. La suppression du bruit par des méthodes appropriées peut améliorer la capacité de généralisation et la robustesse du modèle.

2. Sélection des fonctionnalités

La sélection des fonctionnalités consiste à sélectionner les fonctionnalités les plus pertinentes à partir des données d'origine en fonction des exigences du problème afin de réduire la complexité du modèle et d'améliorer ses performances. Pour les ensembles de données de grande dimension, un trop grand nombre de fonctionnalités augmentera non seulement la consommation de temps et d'espace de la formation du modèle, mais introduira également facilement du bruit et des problèmes de surajustement. Par conséquent, une sélection raisonnable des fonctionnalités est très critique. Les méthodes de sélection de fonctionnalités couramment utilisées incluent les méthodes de filtrage, d’empaquetage et d’intégration.

3. Standardisation des données

La standardisation des données consiste à mettre à l'échelle les données originales selon un certain rapport afin qu'elles s'inscrivent dans un certain intervalle. La normalisation des données est souvent utilisée pour résoudre le problème de l'incohérence dimensionnelle entre les caractéristiques des données. Lors de la formation et de l'optimisation du modèle, les fonctionnalités de différentes dimensions peuvent avoir une importance différente, et la standardisation des données peut donner le même poids aux fonctionnalités de différentes dimensions. Les méthodes de normalisation des données couramment utilisées incluent la normalisation moyenne-variance et la normalisation maximum-minimum.

2. Exemples de code pour le prétraitement des données

Nous prenons un ensemble de données simple comme exemple pour montrer des exemples de code spécifiques pour le prétraitement des données. Supposons que nous disposions d'un ensemble de données démographiques contenant des caractéristiques telles que l'âge, le sexe, le revenu, etc., et une colonne d'étiquette indiquant s'il faut acheter un certain article.

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, StandardScaler
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据集
data = pd.read_csv("population.csv")

# 数据清洗
data = data.dropna()  # 删除包含缺失值的样本
data = data[data["age"] > 0]  # 删除异常年龄的样本

# 特征选择
X = data.drop(["label"], axis=1)
y = data["label"]
selector = SelectKBest(chi2, k=2)
X_new = selector.fit_transform(X, y)

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X_new)

# 数据集划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

Dans le code ci-dessus, nous utilisons la bibliothèque Pandas pour lire l'ensemble de données et diviser l'ensemble de données en un ensemble d'entraînement et un ensemble de test via la méthode dropna()方法删除包含缺失值的样本，通过data["age"] > 0选取正常年龄的样本。接下来，我们使用SelectKBest方法进行特征选择，其中chi2表示使用卡方检验进行特征选择，k=2表示选择最重要的两个特征。然后，我们使用StandardScaler方法对选取的特征进行数据标准化。最后，我们使用train_test_split.

Conclusion :

L'importance du prétraitement des données dans la formation des modèles ne peut être ignorée. Grâce à des étapes de prétraitement raisonnables telles que le nettoyage des données, la sélection des fonctionnalités et la standardisation des données, les performances et la précision du modèle peuvent être améliorées. Cet article présente les méthodes et étapes spécifiques du prétraitement des données en donnant un exemple simple de code de prétraitement des données. On espère que les lecteurs pourront utiliser de manière flexible la technologie de prétraitement des données dans des applications pratiques afin d'améliorer l'effet et la valeur d'application du modèle.

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