Читать книгу ML для новичков: Глоссарий, без которого ты не разберёшься - - Страница 12

Данные, как мы уже обсудили, составляют основу машинного обучения. Однако важно не только понимать, что данные нужны, но и осознавать их роль в обучении моделей. Надлежащая подготовка данных может существенно повлиять на качество прогнозов и общую производительность алгоритмов. Эта глава посвящена различным аспектам работы с данными, методам их подготовки и задачам, которые необходимо решить перед началом обучения модели.

Важность качества данных

Качество данных напрямую влияет на результаты работы модели. Шумные, неполные или искажённые данные могут привести к ошибочным выводам и неточным предсказаниям. Обычно существует несколько стадий, на которых требуется особое внимание к качеству данных:

1. Сбор данных. На этом этапе крайне важно использовать надежные источники и методы сбора информации. Например, если вы собираете данные из веб-справочников, убедитесь в их актуальности и достоверности. Высококачественные данные будут способствовать построению надежных моделей.

2. Очистка данных. Этап очистки включает обработку отсутствующих значений, дубликатов и ошибок. Используйте функции для автоматизации этих процессов, например, в Python с помощью библиотеки Pandas можно легко очистить данные: `df.drop_duplicates()` удалит все дубликаты, а `df.fillna(value)` поможет заполнить отсутствующие значения заданной величиной.

3. Стандартизация и нормализация. Эти процедуры помогают подготовить данные для последующей обработки. Стандартизация (приведение данных к формату "среднее=0, стандартное отклонение=1") стремится уменьшить влияние единиц измерения, тогда как нормализация обычно приводит данные к диапазону [0, 1]. Для нормализации в Python можно использовать библиотеку Scikit-learn: `from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler; scaler = MinMaxScaler(); scaled_data = scaler.fit_transform(data)`.

Разделение данных

После подготовки данных следующим важным шагом является их разделение на обучающую и тестовую выборки. Это критически важно для оценки производительности вашей модели.

1. Обучающая выборка. Используется для обучения алгоритма. Обычно составляет от 70% до 80% от общего объема данных. Чем больше объем обучающих данных, тем лучше модель сможет «осознать» структуру данных.

..

2. Тестовая выборка. Используется для проверки производительности обученной модели. Она должна оставаться незнакомой для модели, чтобы дать более правдоподобную оценку её общей способности предсказывать.

3. Валидационная выборка. Дополнительная часть данных (обычно 10-15%) может использоваться для настройки гиперпараметров модели. Это позволяет избежать переобучения при использовании одной и той же обучающей выборки.

Пример кода для разделения данных на обучающую и тестовую выборки с помощью Scikit-learn: `from sklearn.model_selection import train_test_split; train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2)`.

Особенности работы с разными типами данных

В зависимости от типа данных, с которыми вы работаете (например, числовые, категориальные, текстовые или временные ряды), могут потребоваться различные подходы к их подготовке.

1. Числовые данные. Кроме стандартизации и нормализации, стоит также обратить внимание на выбросы. Они могут сильно исказить результаты. Метод z-оценки помогает выявить и удалить аномальные значения: `outliers = data[(data – data.mean()).abs() > 3 * data.std()]`.

2. Категориальные данные. Эти данные нужно преобразовывать в числовой формат. Обычно используется метод one-hot кодирования: `data = pd.get_dummies(data, columns=['categorical_column'])`.

3. Текстовые данные. Необходимо пройти процесс токенизации и векторизации. Обычно применяются методы TF-IDF или векторные представления слов. Пример векторизации: `from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer; vectorizer = TfidfVectorizer(); X = vectorizer.fit_transform(documents)`.

4. Временные ряды. В таких данных важны дополнительные метрики, такие как скользящие средние или сезонные компоненты. Эти преобразования помогают выявить приросты и уточнить предсказания.

Задачи во время подготовки данных

Подготовка данных включает не только очистку и преобразование, но и несколько дополнительных задач:

– Выбор признаков. Определите ключевые атрибуты, которые будут использоваться для обучения модели. Существует множество методов, включая использование корреляционной матрицы или методов отбора и снижения размерности (например, метод главных компонент).

– Искусственное создание данных. Если данных недостаточно, можно использовать методы увеличения данных, такие как поворот, сжатие и отражение для изображений. В текстах можно варьировать формулировки.

– Анализ и визуализация. Прежде чем переходить к модели, полезно провести визуальный анализ данных. Вы можете использовать библиотеку Matplotlib или Seaborn в Python для построения графиков, что поможет выявить паттерны и закономерности.

Заключение

Роль данных в машинном обучении нельзя переоценить. Правильная подготовка данных – это залог успешного обучения модели и получения достоверных результатов. От качества данных зависит не только точность прогнозов, но и возможность улучшения следующих итераций разработки. Обратите внимание на каждую стадию, начиная от сбора до анализа, и используйте приведенные методы и примеры, чтобы достичь наилучшего результата в своих проектах. Это вложение в качество данных непременно окупится, открывая новые горизонты в исследовании и анализе.