Sa larangan ng machine learning, ang paghahanda ng data ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa tagumpay ng pagsasanay ng isang modelo. Kapag ginagamit ang library ng Pandas, may ilang hakbang na kasangkot sa paghahanda ng data para sa pagsasanay ng modelo ng machine learning. Kasama sa mga hakbang na ito ang pag-load ng data, paglilinis ng data, pagbabago ng data, at paghahati ng data.
Ang unang hakbang sa paghahanda ng data ay i-load ito sa isang Pandas DataFrame. Magagawa ito sa pamamagitan ng pagbabasa ng data mula sa isang file o sa pamamagitan ng pagtatanong sa isang database. Nagbibigay ang mga Panda ng iba't ibang function tulad ng `read_csv()`, `read_excel()`, at `read_sql()` upang mapadali ang prosesong ito. Kapag na-load na ang data, iniimbak ito sa isang tabular na format, na ginagawang mas madaling manipulahin at pag-aralan.
Ang susunod na hakbang ay ang paglilinis ng data, na kinabibilangan ng paghawak ng mga nawawalang halaga, pag-alis ng mga duplicate, at pagharap sa mga outlier. Maaaring punan ang mga nawawalang value gamit ang mga diskarte tulad ng mean imputation o forward/backward filling. Maaaring matukoy at maalis ang mga duplicate gamit ang mga function na `duplicated()` at `drop_duplicates()`. Maaaring matukoy ang mga outlier gamit ang mga istatistikal na pamamaraan tulad ng Z-score o ang interquartile range (IQR) at maaaring pangasiwaan sa pamamagitan ng alinman sa pag-alis sa mga ito o pagbabago sa mga ito sa isang mas angkop na halaga.
Pagkatapos linisin ang data, ang susunod na hakbang ay ang pagbabago ng data. Kabilang dito ang pag-convert ng mga pangkategoryang variable sa mga numerical na representasyon, pag-scale ng mga numerical na variable, at paglikha ng mga bagong feature. Maaaring baguhin ang mga kategoryang variable gamit ang mga diskarte tulad ng one-hot encoding o label encoding. Maaaring i-scale ang mga numerical variable gamit ang mga diskarte tulad ng standardization o normalization. Maaaring malikha ang mga bagong feature sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng mga kasalukuyang feature o sa pamamagitan ng paglalapat ng mga mathematical operation sa kanila.
Sa wakas, ang data ay kailangang hatiin sa mga set ng pagsasanay at pagsubok. Ginagawa ito upang suriin ang pagganap ng sinanay na modelo sa hindi nakikitang data. Ang function na `train_test_split()` sa Pandas ay maaaring gamitin upang random na hatiin ang data sa mga set ng pagsasanay at pagsubok batay sa isang tinukoy na ratio. Mahalagang tiyakin na ang data ay nahahati sa paraang nagpapanatili sa pamamahagi ng target na variable.
Upang buod, ang mga hakbang na kasangkot sa paghahanda ng data para sa pagsasanay ng isang machine learning model gamit ang Pandas library ay kinabibilangan ng pag-load ng data, paglilinis ng data, pagbabago ng data, at paghahati ng data. Ang mga hakbang na ito ay mahalaga para matiyak na ang data ay nasa isang angkop na format para sa pagsasanay sa modelo at para sa pagkuha ng maaasahang mga resulta.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina:
- Ano ang mga limitasyon sa pagtatrabaho sa malalaking dataset sa machine learning?
- Magagawa ba ng machine learning ang ilang dialogic na tulong?
- Ano ang TensorFlow playground?
- Pinipigilan ba ng eager mode ang distributed computing functionality ng TensorFlow?
- Magagamit ba ang mga solusyon sa cloud ng Google upang i-decouple ang pag-compute mula sa storage para sa mas mahusay na pagsasanay ng modelong ML na may malaking data?
- Nag-aalok ba ang Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ng awtomatikong pagkuha at pagsasaayos ng mapagkukunan at pinangangasiwaan ang pagsasara ng mapagkukunan pagkatapos ng pagsasanay ng modelo?
- Posible bang sanayin ang mga modelo ng pag-aaral ng makina sa mga arbitraryong malalaking set ng data nang walang mga hiccups?
- Kapag gumagamit ng CMLE, ang paggawa ng isang bersyon ay nangangailangan ng pagtukoy ng pinagmulan ng isang na-export na modelo?
- Maaari bang magbasa ang CMLE mula sa data ng storage ng Google Cloud at gumamit ng isang tinukoy na sinanay na modelo para sa hinuha?
- Magagamit ba ang Tensorflow para sa pagsasanay at pag-iinference ng mga deep neural network (DNNs)?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa Pagsulong sa Machine Learning