Процесс подготовки данных для обучения
Подготовка данных – это ключевой этап в процессе машинного обучения, который зачастую определяет успех всей модели. Это включает в себя множество действий, направленных на очищение, преобразование и адаптацию данных к конкретным требованиям алгоритмов. В этой главе мы рассмотрим основные шаги подготовки данных, их важность, а также конкретные методики и инструменты, которые помогут вам добиться наилучших результатов.
Сбор данных
Этап сбора данных подразумевает получение необходимой для обучения информации, начиная от открытых источников и заканчивая внутренними базами данных вашей компании. Важно, чтобы данные были актуальными и репрезентативными для решаемой задачи. Например, если вы разрабатываете модель для предсказания цен на жилье, соберите данные о различных характеристиках недвижимости (площадь, количество комнат, расположение и т. д.) из надежных источников, таких как агентства недвижимости или открытые базы данных.
Постоянный мониторинг актуальности данных также является важным аспектом. Изменения в окружении, экономике или даже в законодательстве могут повлиять на свойства данных. Регулярная проверка и обновление информации помогут избежать искажений в итоговых результатах.
Очистка данных
После сбора данных наступает этап их очистки, который включает в себя обнаружение и устранение ошибок или аномалий в данных. Это может быть наличие дубликатов, пропусков или неверных значений. Например, если в вашем наборе данных о продажах автомобилей есть строки с неверными значениями цен или дубликаты, ваши модели будут работать неэффективно.
Одним из наиболее простых способов выявления и удаления дубликатов в языке Python является использование библиотеки Pandas:
python
import pandas as pd
data = pd.read_csv('car_sales.csv')
data.drop_duplicates(inplace=True)
Важной частью очистки является работа с пропущенными значениями. Вы можете либо удалить такие строки, либо заменить пропущенные данные на медианы или средние значения:
python
data.fillna(data.median(), inplace=True)
Преобразование данных
Подготовка данных также может включать их преобразование в необходимый формат. Чаще всего данные требуют нормализации или стандартизации. Например, если у вас есть набор данных о различных продуктах с разнообразными шкалами измерений (например, вес в килограммах и цена в рублях), нормализация поможет привести все значения к одной шкале, что ускорит процесс обучения модели.
Нормализация может быть выполнена следующим образом:
python
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler