機械学習の分野では、データの準備がモデルのトレーニングを成功させる上で重要な役割を果たします。 Pandas ライブラリを使用する場合、機械学習モデルをトレーニングするためのデータを準備するためにいくつかの手順が必要になります。 これらの手順には、データのロード、データ クリーニング、データ変換、データ分割が含まれます。
データを準備する最初のステップは、データを Pandas DataFrame にロードすることです。 これは、ファイルからデータを読み取るか、データベースにクエリを実行することによって実行できます。 Pandas は、このプロセスを容易にするために、`read_csv()`、`read_excel()`、`read_sql()` などのさまざまな関数を提供します。 データがロードされると、表形式で保存されるため、操作と分析が容易になります。
次のステップはデータ クリーニングです。これには、欠損値の処理、重複の削除、外れ値の処理が含まれます。 欠損値は、平均代入や前方/後方充填などの手法を使用して埋めることができます。 重複は、`duplicated()` および `drop_duplicates()` 関数を使用して識別し、削除できます。 外れ値は、Z スコアや四分位範囲 (IQR) などの統計手法を使用して検出でき、外れ値を削除するか、より適切な値に変換することで処理できます。
データをクリーンアップしたら、次のステップはデータ変換です。 これには、カテゴリ変数の数値表現への変換、数値変数のスケーリング、および新しい特徴の作成が含まれます。 カテゴリ変数は、ワンホット エンコーディングやラベル エンコーディングなどの手法を使用して変換できます。 数値変数は、標準化や正規化などの手法を使用してスケーリングできます。 新しいフィーチャは、既存のフィーチャを組み合わせたり、それらに数学的演算を適用したりすることによって作成できます。
最後に、データをトレーニング セットとテスト セットに分割する必要があります。 これは、目に見えないデータに対するトレーニング済みモデルのパフォーマンスを評価するために行われます。 Pandas の `train_test_split()` 関数を使用すると、指定された比率に基づいてデータをトレーニング セットとテスト セットにランダムに分割できます。 ターゲット変数の分布を維持する方法でデータが分割されていることを確認することが重要です。
要約すると、Pandas ライブラリを使用して機械学習モデルをトレーニングするためのデータの準備に必要な手順には、データの読み込み、データ クリーニング、データ変換、データ分割が含まれます。 これらの手順は、データがモデルのトレーニングに適切な形式であることを確認し、信頼できる結果を得るために不可欠です。
その他の最近の質問と回答 機械学習の進歩:
- 機械学習で大規模なデータセットを扱う場合の制限は何ですか?
- 機械学習は対話的な支援を行うことができるでしょうか?
- TensorFlow プレイグラウンドとは何ですか?
- イーガー モードは TensorFlow の分散コンピューティング機能を妨げますか?
- Google クラウド ソリューションを使用してコンピューティングをストレージから分離し、ビッグデータを使用した ML モデルのトレーニングをより効率的に行うことはできますか?
- Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) は、リソースの自動取得と構成を提供し、モデルのトレーニング終了後にリソースのシャットダウンを処理しますか?
- 任意の大規模なデータセットで機械学習モデルを問題なくトレーニングすることは可能でしょうか?
- CMLE を使用する場合、バージョンを作成するには、エクスポートされたモデルのソースを指定する必要がありますか?
- CMLE は Google Cloud ストレージ データから読み取り、指定されたトレーニング済みモデルを推論に使用できますか?
- Tensorflow はディープ ニューラル ネットワーク (DNN) のトレーニングと推論に使用できますか?
その他の質問と回答:
- フィールド: Artificial Intelligence
- プログラム: EITC/AI/GCMLGoogleクラウド機械学習 (認定プログラムに進む)
- レッスン: 機械学習の進歩 (関連するレッスンに行く)
- トピック: AutoML ビジョン - パート 1 (関連トピックに移動)
- 試験の復習