No campo do aprendizado de máquina, a preparação de dados desempenha um papel crucial no sucesso do treinamento de um modelo. Ao usar a biblioteca Pandas, há várias etapas envolvidas na preparação dos dados para treinar um modelo de aprendizado de máquina. Essas etapas incluem carregamento de dados, limpeza de dados, transformação de dados e divisão de dados.
A primeira etapa na preparação dos dados é carregá-los em um Pandas DataFrame. Isso pode ser feito lendo os dados de um arquivo ou consultando um banco de dados. O Pandas fornece várias funções como `read_csv()`, `read_excel()` e `read_sql()` para facilitar este processo. Depois que os dados são carregados, eles são armazenados em formato tabular, facilitando a manipulação e a análise.
A próxima etapa é a limpeza de dados, que envolve o tratamento de valores ausentes, a remoção de duplicatas e o tratamento de valores discrepantes. Os valores ausentes podem ser preenchidos usando técnicas como imputação média ou preenchimento progressivo/inverso. Duplicatas podem ser identificadas e removidas usando as funções `duplicated()` e `drop_duplicates()`. Outliers podem ser detectados usando métodos estatísticos como o Z-score ou o intervalo interquartil (IQR) e podem ser tratados removendo-os ou transformando-os em um valor mais adequado.
Após a limpeza dos dados, a próxima etapa é a transformação dos dados. Isso envolve a conversão de variáveis categóricas em representações numéricas, dimensionamento de variáveis numéricas e criação de novos recursos. Variáveis categóricas podem ser transformadas usando técnicas como codificação one-hot ou codificação de rótulo. Variáveis numéricas podem ser dimensionadas usando técnicas como padronização ou normalização. Novos recursos podem ser criados combinando recursos existentes ou aplicando operações matemáticas a eles.
Finalmente, os dados precisam ser divididos em conjuntos de treinamento e teste. Isso é feito para avaliar o desempenho do modelo treinado em dados não vistos. A função `train_test_split()` no Pandas pode ser usada para dividir aleatoriamente os dados em conjuntos de treinamento e teste com base em uma proporção especificada. É importante garantir que os dados sejam divididos de forma a preservar a distribuição da variável de destino.
Para resumir, as etapas envolvidas na preparação de dados para treinar um modelo de aprendizado de máquina usando a biblioteca Pandas incluem carregamento de dados, limpeza de dados, transformação de dados e divisão de dados. Essas etapas são essenciais para garantir que os dados estejam em um formato adequado para treinar o modelo e obter resultados confiáveis.
Outras perguntas e respostas recentes sobre Avançando no aprendizado de máquina:
- Quais são as limitações em trabalhar com grandes conjuntos de dados em aprendizado de máquina?
- O aprendizado de máquina pode prestar alguma assistência dialógica?
- O que é o playground do TensorFlow?
- O modo ansioso impede a funcionalidade de computação distribuída do TensorFlow?
- As soluções em nuvem do Google podem ser usadas para dissociar a computação do armazenamento para um treinamento mais eficiente do modelo de ML com big data?
- O Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) oferece aquisição e configuração automática de recursos e lida com o desligamento de recursos após a conclusão do treinamento do modelo?
- É possível treinar modelos de aprendizado de máquina em conjuntos de dados arbitrariamente grandes sem problemas?
- Ao usar o CMLE, a criação de uma versão exige a especificação de uma origem de um modelo exportado?
- O CMLE pode ler dados de armazenamento do Google Cloud e usar um modelo treinado específico para inferência?
- O Tensorflow pode ser usado para treinamento e inferência de redes neurais profundas (DNNs)?
Veja mais perguntas e respostas em Avanço no aprendizado de máquina