Kepentingan prapemprosesan data dalam latihan model

Kepentingan prapemprosesan data dalam latihan model dan contoh kod khusus

Pengenalan:

Dalam proses melatih pembelajaran mesin dan model pembelajaran mendalam, prapemprosesan data ialah pautan yang sangat penting dan penting . Tujuan prapemprosesan data adalah untuk mengubah data mentah ke dalam bentuk yang sesuai untuk latihan model melalui satu siri langkah pemprosesan untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan model. Artikel ini bertujuan untuk membincangkan kepentingan prapemprosesan data dalam latihan model dan memberikan beberapa contoh kod prapemprosesan data yang biasa digunakan.

1. Kepentingan prapemprosesan data

1. Pembersihan data

Pembersihan data ialah langkah pertama dalam prapemprosesan data Tujuannya adalah untuk menangani perkara luar, nilai yang hilang, bunyi bising dan isu lain dalam data asal. Outlier merujuk kepada titik data yang jelas tidak konsisten dengan data biasa Jika tidak diproses, ia mungkin mempunyai kesan yang besar terhadap prestasi model. Nilai hilang merujuk kepada situasi di mana beberapa data hilang dalam data asal Kaedah pemprosesan biasa termasuk memadamkan sampel yang mengandungi nilai yang hilang, menggunakan min atau median untuk mengisi nilai yang hilang, dsb. Kebisingan merujuk kepada maklumat yang tidak lengkap atau salah seperti ralat yang terkandung dalam data Mengeluarkan hingar melalui kaedah yang sesuai boleh meningkatkan keupayaan generalisasi dan keteguhan model.

2. Pemilihan Ciri

Pemilihan ciri adalah untuk memilih ciri yang paling relevan daripada data asal mengikut keperluan masalah untuk mengurangkan kerumitan model dan meningkatkan prestasi model. Untuk set data berdimensi tinggi, terlalu banyak ciri bukan sahaja akan meningkatkan penggunaan masa dan ruang latihan model, tetapi juga dengan mudah memperkenalkan masalah bunyi dan pemasangan yang berlebihan. Oleh itu, pemilihan ciri yang munasabah adalah sangat kritikal. Kaedah pemilihan ciri yang biasa digunakan termasuk kaedah penapisan, pembungkusan dan benam.

3. Penyawaian data

Penyiawaian data adalah untuk menskalakan data asal mengikut nisbah tertentu supaya ia berada dalam selang waktu tertentu. Penyeragaman data sering digunakan untuk menyelesaikan masalah ketidakkonsistenan dimensi antara ciri data. Apabila melatih dan mengoptimumkan model, ciri dalam dimensi berbeza mungkin mempunyai kepentingan yang berbeza, dan penyeragaman data boleh menjadikan ciri dalam dimensi berbeza mempunyai perkadaran yang sama. Kaedah penyeragaman data yang biasa digunakan termasuk penormalan min-varian dan penormalan maksimum-minimum.

2. Contoh kod untuk prapemprosesan data

Kami mengambil set data ringkas sebagai contoh untuk menunjukkan contoh kod khusus untuk prapemprosesan data. Katakan kita mempunyai set data demografi yang mengandungi ciri seperti umur, jantina, pendapatan, dsb., dan lajur label yang menunjukkan sama ada untuk membeli item tertentu.

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)

Dalam kod di atas, kami menggunakan perpustakaan Pandas untuk membaca set data dan membahagikan set data kepada set latihan dan set ujian melalui kaedahdropna()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.

Kesimpulan:

Kepentingan prapemprosesan data dalam latihan model tidak boleh diabaikan. Melalui langkah pra-pemprosesan yang munasabah seperti pembersihan data, pemilihan ciri dan penyeragaman data, prestasi dan ketepatan model boleh dipertingkatkan. Artikel ini menunjukkan kaedah dan langkah khusus prapemprosesan data dengan memberikan contoh kod prapemprosesan data yang mudah. Diharapkan pembaca boleh menggunakan teknologi prapemprosesan data secara fleksibel dalam aplikasi praktikal untuk meningkatkan kesan dan nilai aplikasi model.

Atas ialah kandungan terperinci Kepentingan prapemprosesan data dalam latihan model. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!