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!

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

Die Auswahl von Python oder C hängt von den Projektanforderungen ab: 1) Wenn Sie eine schnelle Entwicklung, Datenverarbeitung und Prototypdesign benötigen, wählen Sie Python. 2) Wenn Sie eine hohe Leistung, eine geringe Latenz und eine schließende Hardwarekontrolle benötigen, wählen Sie C.

Indem Sie täglich 2 Stunden Python -Lernen investieren, können Sie Ihre Programmierkenntnisse effektiv verbessern. 1. Lernen Sie neues Wissen: Lesen Sie Dokumente oder sehen Sie sich Tutorials an. 2. Üben: Schreiben Sie Code und vollständige Übungen. 3. Überprüfung: Konsolidieren Sie den Inhalt, den Sie gelernt haben. 4. Projektpraxis: Wenden Sie an, was Sie in den tatsächlichen Projekten gelernt haben. Ein solcher strukturierter Lernplan kann Ihnen helfen, Python systematisch zu meistern und Karriereziele zu erreichen.

Zu den Methoden zum effizienten Erlernen von Python innerhalb von zwei Stunden gehören: 1. Überprüfen Sie das Grundkenntnis und stellen Sie sicher, dass Sie mit der Python -Installation und der grundlegenden Syntax vertraut sind. 2. Verstehen Sie die Kernkonzepte von Python wie Variablen, Listen, Funktionen usw.; 3.. Master Basic und Advanced Nutzung unter Verwendung von Beispielen; 4.. Lernen Sie gemeinsame Fehler und Debugging -Techniken; 5. Wenden Sie Leistungsoptimierung und Best Practices an, z. B. die Verwendung von Listenfunktionen und dem Befolgen des Pep8 -Stilhandbuchs.

Python ist für Anfänger und Datenwissenschaften geeignet und C für Systemprogramme und Spieleentwicklung geeignet. 1. Python ist einfach und einfach zu bedienen, geeignet für Datenwissenschaft und Webentwicklung. 2.C bietet eine hohe Leistung und Kontrolle, geeignet für Spieleentwicklung und Systemprogrammierung. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Python eignet sich besser für Datenwissenschaft und schnelle Entwicklung, während C besser für Hochleistungen und Systemprogramme geeignet ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und leicht zu lernen, geeignet für die Datenverarbeitung und wissenschaftliches Computer. 2.C hat eine komplexe Syntax, aber eine hervorragende Leistung und wird häufig in der Spieleentwicklung und der Systemprogrammierung verwendet.

Es ist machbar, zwei Stunden am Tag zu investieren, um Python zu lernen. 1. Lernen Sie neues Wissen: Lernen Sie in einer Stunde neue Konzepte wie Listen und Wörterbücher. 2. Praxis und Übung: Verwenden Sie eine Stunde, um Programmierübungen durchzuführen, z. B. kleine Programme. Durch vernünftige Planung und Ausdauer können Sie die Kernkonzepte von Python in kurzer Zeit beherrschen.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.


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

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

WebStorm-Mac-Version
Nützliche JavaScript-Entwicklungstools

VSCode Windows 64-Bit-Download
Ein kostenloser und leistungsstarker IDE-Editor von Microsoft

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.