Die Bedeutung der Datenvorverarbeitung beim Modelltraining

Die Bedeutung der Datenvorverarbeitung beim Modelltraining und bei spezifischen Codebeispielen

Einführung:

Beim Training von maschinellen Lern- und Deep-Learning-Modellen ist die Datenvorverarbeitung ein sehr wichtiges und wesentliches Bindeglied. Der Zweck der Datenvorverarbeitung besteht darin, Rohdaten durch eine Reihe von Verarbeitungsschritten in eine für das Modelltraining geeignete Form umzuwandeln, um die Leistung und Genauigkeit des Modells zu verbessern. Ziel dieses Artikels ist es, die Bedeutung der Datenvorverarbeitung beim Modelltraining zu diskutieren und einige häufig verwendete Codebeispiele für die Datenvorverarbeitung zu geben.

1. Die Bedeutung der Datenvorverarbeitung

1. Datenbereinigung ist der erste Schritt bei der Datenvorverarbeitung. Ihr Zweck besteht darin, Ausreißer, fehlende Werte, Rauschen und andere Probleme in den Originaldaten zu beseitigen. Ausreißer beziehen sich auf Datenpunkte, die offensichtlich nicht mit normalen Daten übereinstimmen. Wenn sie nicht verarbeitet werden, können sie einen großen Einfluss auf die Leistung des Modells haben. Fehlende Werte beziehen sich auf die Situation, in der einige Daten in den Originaldaten fehlen. Zu den häufig verwendeten Verarbeitungsmethoden gehören das Löschen von Stichproben mit fehlenden Werten, die Verwendung des Mittelwerts oder Medians zum Auffüllen fehlender Werte usw. Unter Rauschen versteht man unvollständige oder fehlerhafte Informationen, z. B. in den Daten enthaltene Fehler, die durch geeignete Methoden die Generalisierungsfähigkeit und Robustheit des Modells verbessern können.

Feature-Auswahl

2. Bei der Feature-Auswahl werden die relevantesten Features aus den Originaldaten gemäß den Anforderungen des Problems ausgewählt, um die Modellkomplexität zu verringern und die Modellleistung zu verbessern. Bei hochdimensionalen Datensätzen erhöhen zu viele Funktionen nicht nur den Zeit- und Platzverbrauch des Modelltrainings, sondern führen auch leicht zu Rauschen und Überanpassungsproblemen. Daher ist eine angemessene Funktionsauswahl sehr wichtig. Zu den häufig verwendeten Methoden zur Funktionsauswahl gehören Filter-, Verpackungs- und Einbettungsmethoden.

Datenstandardisierung

3. Datenstandardisierung besteht darin, die Originaldaten in einem bestimmten Verhältnis zu skalieren, sodass sie in ein bestimmtes Intervall fallen. Datenstandardisierung wird häufig verwendet, um das Problem der Dimensionsinkonsistenz zwischen Datenmerkmalen zu lösen. Beim Training und Optimieren des Modells können Merkmale in unterschiedlichen Dimensionen unterschiedliche Bedeutung haben, und die Datenstandardisierung kann dazu führen, dass Merkmale in unterschiedlichen Dimensionen das gleiche Gewicht haben. Zu den häufig verwendeten Datenstandardisierungsmethoden gehören die Mittelwert-Varianz-Normalisierung und die Maximum-Minimum-Normalisierung.

2. Codebeispiele für die Datenvorverarbeitung

Wir nehmen einen einfachen Datensatz als Beispiel, um spezifische Codebeispiele für die Datenvorverarbeitung zu zeigen. Angenommen, wir verfügen über einen demografischen Datensatz, der Merkmale wie Alter, Geschlecht, Einkommen usw. sowie eine Beschriftungsspalte enthält, die angibt, ob ein bestimmter Artikel gekauft werden soll.

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, StandardScaler
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据集
data = pd.read_csv("population.csv")

# 数据清洗
data = data.dropna()  # 删除包含缺失值的样本
data = data[data["age"] > 0]  # 删除异常年龄的样本

# 特征选择
X = data.drop(["label"], axis=1)
y = data["label"]
selector = SelectKBest(chi2, k=2)
X_new = selector.fit_transform(X, y)

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X_new)

# 数据集划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

Im obigen Code verwenden wir die Pandas-Bibliothek, um den Datensatz zu lesen und den Datensatz mithilfe der

-Methode in einen Trainingssatz und einen Testsatz aufzuteilen.

Fazit: dropna()方法删除包含缺失值的样本，通过data["age"] > 0选取正常年龄的样本。接下来，我们使用SelectKBest方法进行特征选择，其中chi2表示使用卡方检验进行特征选择，k=2表示选择最重要的两个特征。然后，我们使用StandardScaler方法对选取的特征进行数据标准化。最后，我们使用train_test_split

Die Bedeutung der Datenvorverarbeitung beim Modelltraining kann nicht ignoriert werden. Durch sinnvolle Vorverarbeitungsschritte wie Datenbereinigung, Merkmalsauswahl und Datenstandardisierung können die Leistung und Genauigkeit des Modells verbessert werden. Dieser Artikel zeigt die spezifischen Methoden und Schritte der Datenvorverarbeitung anhand eines einfachen Codebeispiels für die Datenvorverarbeitung. Wir hoffen, dass die Leser die Datenvorverarbeitungstechnologie in praktischen Anwendungen flexibel nutzen können, um die Wirkung und den Anwendungswert des Modells zu verbessern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie Bedeutung der Datenvorverarbeitung beim Modelltraining. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!