In der inspirierenden Geschichte der Six Triple Eight bestand der erste Schritt ihrer Mission darin, einen überwältigenden Rückstand an nicht zugestellter Post zu bewerten und zu organisieren. Diese bis zur Decke aufragenden Stapel mussten kategorisiert und verstanden werden, bevor Fortschritte erzielt werden konnten. In der Welt des modernen maschinellen Lernens ähnelt diese Anfangsphase der Exploratory Data Analysis (EDA).
Für diese Serie replizieren wir diesen Prozess mithilfe eines CSV-Datensatzes, wobei jede Zeile eine Kategorie (z. B. „Technik“, „Geschäft“) und den damit verbundenen Text enthält. Die Kategorien fungieren als Beschriftungen und geben an, wo jeder Textabschnitt hingehört. Tools wie Pandas zur Datenmanipulation, Matplotlib zur Visualisierung, WordCloud für Texteinblicke, Tiktoken zur Token-Analyse und NLTK zur Textverarbeitung helfen uns, unseren Datensatz zu verstehen.
In diesem Schritt werden wir:
Laden Sie die Daten und überprüfen Sie ihre Struktur.
Identifizieren Sie fehlende oder inkonsistente Werte, die die Leistung unseres Modells beeinträchtigen könnten.
Untersuchen Sie die Kategorieverteilungen, um das Gleichgewicht zwischen den Labels zu verstehen.
Visualisieren Sie Worthäufigkeiten in Textdaten, um Muster aufzudecken.
Analysieren Sie die Anzahl der Token mit Tiktoken, um die Komplexität zu messen.
Diese EDA-Phase spiegelt die akribischen Sortierbemühungen der Six Triple Eight wider, die erst einen Sinn im Chaos finden mussten, bevor sie Ordnung schaffen konnten. Indem wir unseren Datensatz im Detail verstehen, legen wir den Grundstein für den Aufbau eines fein abgestimmten LLM, das in der Lage ist, Texte präzise zu kategorisieren und zu interpretieren.
Einführung
Exploratory Data Analysis (EDA) ist vergleichbar mit der Bewältigung eines gewaltigen Datenrückstands – hoch gestapelt, unorganisiert und voller ungenutztem Potenzial. Ähnlich wie die Six Triple Eight-Einheit den überwältigenden Rückstand nicht zugestellter Post während des Zweiten Weltkriegs bewältigte, ist EDA unsere Art, das Chaos zu durchforsten, Erkenntnisse zu gewinnen, Trends zu erkennen und uns auf die nächsten Phasen der Datenanalyse vorzubereiten.
In dieser Erkundung tauchen wir in einen Datensatz von BBC-Nachrichtenartikeln ein, entschlüsseln dessen Struktur, beheben Inkonsistenzen und decken die in den Daten verborgenen Geschichten auf.“
Bewertung des Backlogs: Datensatzübersicht
Zunächst müssen wir den Umfang und die Struktur unseres Datensatzes verstehen. Der Datensatz der BBC-Nachrichtenartikel umfasst 2.234 Einträge, die auf fünf Kategorien verteilt sind: Wirtschaft, Sport, Politik, Technologie und Unterhaltung. Jeder Eintrag hat zwei Hauptfunktionen:
- Kategorie: Das Thema oder der Abschnitt des Artikels.
- Text: Der vollständige Inhalt des Artikels.
Um einen klareren Überblick darüber zu erhalten, womit wir arbeiten, haben wir die Daten in einen Pandas DataFrame geladen, eine kurze Inspektion durchgeführt und Folgendes festgestellt:
Bereinigen des Rückstands
Während die Six Triple Eight unsortierte Poststapel in Angriff nahm, müssen auch wir unseren Datensatz organisieren. Der Reinigungsprozess umfasste mehrere wichtige Schritte:
Duplikate entfernen
Doppelte Artikel überfüllten den Datensatz. Nachdem diese Redundanzen identifiziert und beseitigt wurden.Umgang mit fehlenden Werten
Obwohl unser Datensatz relativ sauber war, haben wir sichergestellt, dass alle potenziellen Nullwerte berücksichtigt wurden und keine leeren Einträge in den endgültigen Daten zurückblieben.“
Aufschlüsselung der Kategorien
Nachdem wir den Rückstand beseitigt hatten, analysierten wir die Verteilung der Artikel über die Kategorien, um dominante Themen zu identifizieren. Folgendes haben wir gefunden:
Top-Kategorien: Wirtschaft und Sport teilen sich den größten Anteil mit jeweils 512 Artikeln.
Kleinere Kategorien: Unterhaltung, Politik und Technik hatten weniger Artikel, boten aber einzigartige Einblicke.
Die Verteilung bestätigte, dass der Datensatz ausgewogen war, sodass wir uns auf eine tiefere Analyse konzentrieren konnten, ohne uns über ein erhebliches Ungleichgewicht der Kategorien Gedanken machen zu müssen.
Vergrößern: Sportartikel unter der Lupe
Ähnlich wie beim Sortieren von Post nach ihrem Ziel haben wir uns für einen tieferen Einblick auf die Kategorie „Sport“ konzentriert. Ziel war es, den Textinhalt zu analysieren und aussagekräftige Muster zu extrahieren.“
Tokenisierung und Entfernung von Stoppwörtern
Mithilfe der NLTK-Bibliothek haben wir den Text in einzelne Wörter unterteilt und gängige Stoppwörter entfernt (z. B. „und“, „der“, „ist“). Dadurch konnten wir uns auf Wörter mit größerer Bedeutung für die Kategorie konzentrieren.“Worthäufigkeitsanalyse
Um die häufigsten Begriffe in Sportartikeln zu identifizieren, wurde eine Häufigkeitsverteilung erstellt. Es überrascht nicht, dass Wörter wie „Spiel“, „Team“ und „Spiel“ dominierten, was den Wettbewerbscharakter des Inhalts widerspiegelt.“
Visualisierung der Ergebnisse: Eine Wortwolke
Um die Essenz der Sportartikel einzufangen, haben wir eine Wortwolke erstellt. Die am häufigsten verwendeten Begriffe erscheinen größer und zeichnen ein anschauliches Bild der Kernthemen der Kategorie.“
Wichtige Erkenntnisse
So wie die Six Triple Eight den Poststau sorgfältig sortiert und zugestellt haben, hat unser EDA-Prozess eine strukturierte und aufschlussreiche Ansicht des BBC-Nachrichtendatensatzes enthüllt.
Code
!pip install tiktoken !pip install matplotlib !pip install wordcloud !pip install nltk !pip install pandas import pandas as pd df = pd.read_csv('/content/bbc.csv', on_bad_lines='skip') df.head() df.info() df.describe() label_count = df['category'].value_counts() len(df['text']) df.drop_duplicates(inplace=True) null_values = df.isnull().sum() df.dropna(inplace=True) import nltk from nltk.corpus import stopwords from nltk.tokenize import word_tokenize from wordcloud import WordCloud from collections import Counter import matplotlib.pyplot as plt nltk.download('punkt') nltk.download('stopwords') nltk.download('punkt_tab') target_label ="sport" target_df = df[df['category'] == target_label] target_word = [ word.lower() for text in target_df['text'] for word in word_tokenize(text) if word.isalnum() and word not in stopwords.words('english') ] target_word_count = Counter(target_word) word_cloud = WordCloud().generate_from_frequencies(target_word_count) plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.imshow(word_cloud, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.show()
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonExplorative Datenanalyse: Den Rückstand durchforsten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Dieses Tutorial zeigt, wie man Python verwendet, um das statistische Konzept des Zipf -Gesetzes zu verarbeiten, und zeigt die Effizienz des Lesens und Sortierens großer Textdateien von Python bei der Bearbeitung des Gesetzes. Möglicherweise fragen Sie sich, was der Begriff ZiPF -Verteilung bedeutet. Um diesen Begriff zu verstehen, müssen wir zunächst das Zipf -Gesetz definieren. Mach dir keine Sorgen, ich werde versuchen, die Anweisungen zu vereinfachen. Zipf -Gesetz Das Zipf -Gesetz bedeutet einfach: In einem großen natürlichen Sprachkorpus erscheinen die am häufigsten vorkommenden Wörter ungefähr doppelt so häufig wie die zweiten häufigen Wörter, dreimal wie die dritten häufigen Wörter, viermal wie die vierten häufigen Wörter und so weiter. Schauen wir uns ein Beispiel an. Wenn Sie sich den Brown Corpus in amerikanischem Englisch ansehen, werden Sie feststellen, dass das häufigste Wort "Th ist

Python bietet eine Vielzahl von Möglichkeiten zum Herunterladen von Dateien aus dem Internet, die über HTTP über das Urllib -Paket oder die Anforderungsbibliothek heruntergeladen werden können. In diesem Tutorial wird erläutert, wie Sie diese Bibliotheken verwenden, um Dateien von URLs von Python herunterzuladen. Anfragen Bibliothek Anfragen ist eine der beliebtesten Bibliotheken in Python. Es ermöglicht das Senden von HTTP/1.1 -Anfragen, ohne die URLs oder die Formulierung von Postdaten manuell hinzuzufügen. Die Anforderungsbibliothek kann viele Funktionen ausführen, einschließlich: Formulardaten hinzufügen Fügen Sie mehrteilige Datei hinzu Greifen Sie auf Python -Antwortdaten zu Eine Anfrage stellen Kopf

In diesem Artikel wird erklärt, wie man schöne Suppe, eine Python -Bibliothek, verwendet, um HTML zu analysieren. Es beschreibt gemeinsame Methoden wie find (), find_all (), select () und get_text () für die Datenextraktion, die Behandlung verschiedener HTML -Strukturen und -Anternativen (SEL)

Der Umgang mit lauten Bildern ist ein häufiges Problem, insbesondere bei Mobiltelefonen oder mit geringen Auflösungskamera-Fotos. In diesem Tutorial wird die Bildfilterungstechniken in Python unter Verwendung von OpenCV untersucht, um dieses Problem anzugehen. Bildfilterung: Ein leistungsfähiges Werkzeug Bildfilter

PDF-Dateien sind für ihre plattformübergreifende Kompatibilität beliebt, wobei Inhalte und Layout für Betriebssysteme, Lesegeräte und Software konsistent sind. Im Gegensatz zu Python Processing -Klartextdateien sind PDF -Dateien jedoch binäre Dateien mit komplexeren Strukturen und enthalten Elemente wie Schriftarten, Farben und Bilder. Glücklicherweise ist es nicht schwierig, PDF -Dateien mit Pythons externen Modulen zu verarbeiten. In diesem Artikel wird das PYPDF2 -Modul verwendet, um zu demonstrieren, wie Sie eine PDF -Datei öffnen, eine Seite ausdrucken und Text extrahieren. Die Erstellung und Bearbeitung von PDF -Dateien finden Sie in einem weiteren Tutorial von mir. Vorbereitung Der Kern liegt in der Verwendung von externem Modul PYPDF2. Installieren Sie es zunächst mit PIP: pip ist p

Dieses Tutorial zeigt, wie man Redis Caching nutzt, um die Leistung von Python -Anwendungen zu steigern, insbesondere innerhalb eines Django -Frameworks. Wir werden Redis -Installation, Django -Konfiguration und Leistungsvergleiche abdecken, um den Vorteil hervorzuheben

Die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ist die automatische oder semi-automatische Verarbeitung der menschlichen Sprache. NLP ist eng mit der Linguistik verwandt und hat Verbindungen zur Forschung in kognitiven Wissenschaft, Psychologie, Physiologie und Mathematik. In der Informatik

Dieser Artikel vergleicht TensorFlow und Pytorch für Deep Learning. Es beschreibt die beteiligten Schritte: Datenvorbereitung, Modellbildung, Schulung, Bewertung und Bereitstellung. Wichtige Unterschiede zwischen den Frameworks, insbesondere bezüglich des rechnerischen Graps


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

MantisBT
Mantis ist ein einfach zu implementierendes webbasiertes Tool zur Fehlerverfolgung, das die Fehlerverfolgung von Produkten unterstützen soll. Es erfordert PHP, MySQL und einen Webserver. Schauen Sie sich unsere Demo- und Hosting-Services an.

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ist eine PHP/MySQL-Webanwendung, die sehr anfällig ist. Seine Hauptziele bestehen darin, Sicherheitsexperten dabei zu helfen, ihre Fähigkeiten und Tools in einem rechtlichen Umfeld zu testen, Webentwicklern dabei zu helfen, den Prozess der Sicherung von Webanwendungen besser zu verstehen, und Lehrern/Schülern dabei zu helfen, in einer Unterrichtsumgebung Webanwendungen zu lehren/lernen Sicherheit. Das Ziel von DVWA besteht darin, einige der häufigsten Web-Schwachstellen über eine einfache und unkomplizierte Benutzeroberfläche mit unterschiedlichen Schwierigkeitsgraden zu üben. Bitte beachten Sie, dass diese Software
