好网站制作公司有哪些,推广网上国网app,网络设计与实施课程设计,wordpress福利博客机器学习的数据准备是指在将数据用于机器学习算法之前#xff0c;对原始数据进行预处理、清洗和转换的过程。数据准备是机器学习中非常重要的一步#xff0c;它直接影响了模型的性能和预测结果的准确性 以下是机器学习数据准备的一些常见步骤#xff1a;
数据收集#xff… 机器学习的数据准备是指在将数据用于机器学习算法之前对原始数据进行预处理、清洗和转换的过程。数据准备是机器学习中非常重要的一步它直接影响了模型的性能和预测结果的准确性 以下是机器学习数据准备的一些常见步骤
数据收集首先需要收集原始数据可以是从数据库、文件、传感器等多种来源获取数据。数据的来源和质量直接影响了后续数据准备的难度和效果。
1. 数据清洗数据清洗是指处理数据中的缺失值、异常值和重复值。缺失值是指数据中缺少某些属性值的情况异常值是指与其他数据明显不同的值而重复值是指数据中出现了重复的记录。清洗数据可以提高模型的鲁棒性和准确性。
2.特征选择特征选择是从原始数据中选择最相关、最有用的特征作为模型的输入。选择合适的特征可以降低模型的复杂性提高模型的泛化能力并减少训练时间。
3.特征转换特征转换是指对原始数据进行转换或缩放以便更好地适应机器学习模型。例如将类别型数据转换成数值型数据对数值型数据进行标准化或归一化等操作。
4.数据划分将数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型验证集用于调整模型的超参数和验证模型的性能测试集用于评估模型的泛化能力。
5.数据增强对于数据量较少的情况可以使用数据增强技术生成新的样本以增加数据的多样性和数量从而改善模型的泛化能力。
6.处理类别不平衡在二分类或多分类问题中数据中某些类别可能数量较少导致类别不平衡。可以使用欠采样、过采样或集成学习等方法来处理类别不平衡问题。
7.数据编码将类别型数据进行编码例如使用独热编码One-Hot Encoding将类别转换成二进制向量。
8.数据标准化对数值型数据进行标准化或归一化使得不同特征具有相同的尺度避免模型受到数据范围的影响。 以上步骤是机器学习数据准备的一部分具体的数据准备步骤会因任务类型、数据类型和模型选择等因素而有所不同。数据准备是机器学习流程中的重要环节它需要仔细考虑和实施以保证数据的质量和模型的性能。 数据预处理 数据预处理需要根据数据本身的特性进行有不同的格式和不同的要求有缺失值的要填有无效数据的要剔有冗余维的要选这些步骤都和数据本身的特性紧密相关。 数据预处理大致分为三个步骤数据的准备、数据的转换、数据的输出。
为什么需要数据预处理?
数据处理是系统工程的基本环节也是提高算法准确度的有效手段。 因此为了提高算法模型的准确度在机器学习中也要根据算法的特征和数据的特征对数据进行转换。
也就是说在开始机器学习的模型训练之前需要对数据进行预处理这是一个必需的过程。但是需要注意的是不同的算法对数据有不同的假定需要按照不同的方式转换数据。当然如果按照算法的规则来准备数据算法就可以产生一个准确度比较高的模型。
我们主要讲 利用scikitlearn 来转换数据以便我们将处理后的数据应用到算法中这样也可以提高算法模型的准确度。
什么是scikitlearn ? scikit-learn简称为sklearn是一个流行的用于机器学习和数据挖掘的Python库。它提供了丰富的工具用于构建和应用各种机器学习算法并支持数据预处理、特征工程、模型评估等功能。scikit-learn 是开源的易于使用广泛应用于数据科学和机器学习领域。 scikit-learn 的主要特点包括
简单易用scikit-learn 提供了一致且易于使用的API使得构建和应用机器学习模型变得非常简单。
大量算法scikit-learn 支持众多的经典和先进的机器学习算法包括回归、分类、聚类、降维等。它还提供了许多特征选择和特征转换的工具。
数据预处理scikit-learn 提供了丰富的数据预处理功能包括缺失值处理、数据标准化、数据归一化、数据编码等。
模型评估scikit-learn 提供了评估机器学习模型性能的工具包括交叉验证、网格搜索、学习曲线等。
整合性scikit-learn 可以与其他Python库如NumPy、Pandas无缝整合方便数据处理和模型应用。
文档齐全scikit-learn 的官方文档非常详细提供了丰富的示例和用法说明。 使用 scikit-learn 进行机器学习的一般流程包括数据准备、模型选择、模型训练、模型评估和预测。 接下来将介绍以下几种数据转换方法 · 调整数据尺度Rescale Data。 · 正态化数据Standardize Data。 · 标准化数据Normalize Data。 · 二值数据Binarize Data。
四种不同的方法来格式化数据依然使用Pima Indian的数据 集作为例子。这四种方法都会按照统一的流程来处理数据 · 导入数据。 · 按照算法的输入和输出整理数据。 · 格式化输入数据。 · 总结显示数据的变化。
scikit-learn 提供了两种标准的格式化数据的方法每一种方法都有适 用的算法。利用这两种方法整理的数据可以直接用来训练算法模型。在 scikit-learn 的说明文档中也有对这两种方法的详细说明
· 适合和多重变换Fit and Multiple Transform。 · 适合和变换组合Combined Fit-and-Transform。
推荐优先选择适合和多重变换Fit and Multiple Transform方法。
首先调用fit函数来准备数据转换的参数然后调用 transform函数来做数据的预处理。适合和变换组合Combined Fit-and-Transform对绘图或汇总处理具有非常好的效果。 详细的数据预处理方法可以参考scikit-learn的API文档。
调整数据尺度
如果数据的各个属性按照不同的方式度量数据那么通过调整数据的尺度让所有的属性按照相同的尺度来度量数据就会给机器学习的算法模型训练带来极大的方便。
这个方法通常会将数据的所有属性标准化并将数据转换成0和1之间的值这对于梯度下降等算法是非常有用的对于回归算法、神经网络算法和K近邻算法的准确度提高也起到很重要的作用。
在 scikit-learn 中调整数据的尺度是数据预处理的重要步骤之一它可以确保不同特征具有相同的尺度避免模型受到数据范围的影响。通常有两种常见的尺度调整方法
标准化Standardization和归一化Normalization
标准化Standardization 标准化是一种将特征数据转换为均值为0标准差为1的过程。标准化后的数据符合标准正态分布这对于一些模型如线性回归、逻辑回归、支持向量机等的训练过程有着较好的效果。在 scikit-learn 中你可以使用 StandardScaler 来进行标准化。 示例
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler# 创建一个特征矩阵
X np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])# 创建 StandardScaler 对象
scaler StandardScaler()# 调整数据尺度标准化
X_scaled scaler.fit_transform(X)
# 显示特征矩阵
print(X_scaled\n, X_scaled)运行结果:
X_scaled[[-1.22474487 -1.22474487][ 0. 0. ][ 1.22474487 1.22474487]]归一化Normalization 归一化是一种将特征数据缩放到一个指定的范围通常是[0, 1]的过程。归一化后的数据在原始数据的分布上保持了相对的比例关系适用于需要将特征放在同一量纲的算法如KNN、神经网络等。在 scikit-learn 中你可以使用 MinMaxScaler 来进行归一化。 示例
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler# 创建一个特征矩阵
X np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])# 创建 MinMaxScaler 对象
scaler MinMaxScaler()# 调整数据尺度归一化
X_scaled scaler.fit_transform(X)print(X_scaled)运行结果:
[[0. 0. ][0.5 0.5][1. 1. ]]这里的 fit_transform() 方法将用于对特征矩阵 X 进行尺度调整。首先fit() 方法会计算每个特征的均值和标准差对于标准化或最大值和最小值对于归一化。然后transform() 方法会根据计算得到的参数对特征矩阵 X 进行尺度调整。如果有测试集需要调整尺度应该使用 fit() 方法计算训练集的参数然后使用 transform() 方法分别对训练集和测试集进行尺度调整确保使用相同的参数进行尺度调整以避免信息泄漏。
实验:下面用Pima Indian 数据集将不同计量单位的数据统一成相同的尺度。
代码如下:
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
from numpy import set_printoptions
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler#数据预处理
path D:\down\\archive\\diabetes.csv
data pd.read_csv(path)
#将数据转成数组
array data.values
#分割数据
X array[:, 0:8]#创建MinMaxScaler对象
trans MinMaxScaler(feature_range(0, 1))
#数据归一化
newX trans.fit_transform(X)
#设置数据打印格式
set_printoptions(precision3)print(newX)
运行结果:
[[0.353 0.744 0.59 ... 0.501 0.234 0.483][0.059 0.427 0.541 ... 0.396 0.117 0.167][0.471 0.92 0.525 ... 0.347 0.254 0.183]...[0.294 0.608 0.59 ... 0.39 0.071 0.15 ][0.059 0.633 0.492 ... 0.449 0.116 0.433][0.059 0.467 0.574 ... 0.453 0.101 0.033]]正态化数据 -StandardScaler() 在机器学习中将数据正态化是指将数据转换成符合正态分布或高斯分布的过程。正态化数据是一种常见的数据预处理步骤它可以使得数据具有零均值和单位方差有助于提高一些模型的性能特别是需要数据满足正态分布假设的模型。 在 scikit-learn 中你可以使用 StandardScaler来对数据进行正态化这会将数据转换成均值为0标准差为1的正态分布。 import pandas as pd
from numpy import set_printoptions
from sklearn.preprocessing import StandardScaler#数据预处理
path D:\down\\archive\\diabetes.csv
data pd.read_csv(path)
#将数据转成数组
array data.values
#分割数据
X array[:, 0:8]#创建StandardScaler对象
trans StandardScaler().fit(X)
#数据归一化
newX trans.transform(X)
#设置数据打印格式
set_printoptions(precision3)print(newX)
运行结果:
[[ 0.64 0.848 0.15 ... 0.204 0.468 1.426][-0.845 -1.123 -0.161 ... -0.684 -0.365 -0.191][ 1.234 1.944 -0.264 ... -1.103 0.604 -0.106]...[ 0.343 0.003 0.15 ... -0.735 -0.685 -0.276][-0.845 0.16 -0.471 ... -0.24 -0.371 1.171][-0.845 -0.873 0.046 ... -0.202 -0.474 -0.871]]标准化数据 标准化数据Normalize Data处理是将每一行的数据的距离处理成1在线性代数中矢量距离为 1的数据又叫作“归一元”处理适合处理稀疏数据具有很多为 0 的数据归一元处理的数据对使用权重输入的神经网络和使用距离的 K近邻算法的准确度的提升有显著作用。 使用scikitlearn 中的 Normalizer 类实现。代码如下
import pandas as pd
from numpy import set_printoptions
from sklearn.preprocessing import Normalizer#数据预处理
path D:\down\\archive\\diabetes.csv
data pd.read_csv(path)
#将数据转成数组
array data.values
#分割数据
X array[:, 0:8]#创建StandardScaler对象
trans Normalizer().fit(X)
#数据归一化
newX trans.transform(X)
#设置数据打印格式
set_printoptions(precision3)print(newX)
运行结果:
[[0.034 0.828 0.403 ... 0.188 0.004 0.28 ][0.008 0.716 0.556 ... 0.224 0.003 0.261][0.04 0.924 0.323 ... 0.118 0.003 0.162]...[0.027 0.651 0.388 ... 0.141 0.001 0.161][0.007 0.838 0.399 ... 0.2 0.002 0.313][0.008 0.736 0.554 ... 0.241 0.002 0.182]]二值数据 二值数据Binarize Data是使用值将数据转化为二值大于阈值设置为1小于阈值设置为0。这个过程被叫作二分数据或阈值转换。在生成明确值或特征工程增加属性的时候使用使用scikit-learn中的Binarizer类实现。 代码如下
import pandas as pd
from numpy import set_printoptions
from sklearn.preprocessing import Binarizer#数据预处理
path D:\down\\archive\\diabetes.csv
data pd.read_csv(path)
#将数据转成数组
array data.values
#分割数据
X array[:, 0:8]#创建StandardScaler对象
trans Binarizer(threshold0.0).fit(X)
#数据归一化
newX trans.transform(X)
#设置数据打印格式
set_printoptions(precision3)print(newX)
运行结果:
[[1. 1. 1. ... 1. 1. 1.][1. 1. 1. ... 1. 1. 1.][1. 1. 1. ... 1. 1. 1.]...[1. 1. 1. ... 1. 1. 1.][1. 1. 1. ... 1. 1. 1.][1. 1. 1. ... 1. 1. 1.]]scikit-learn中对数据进行预处理的四种方法。这四种方法适用于不同的场景可以在实践中根据不同的算法模型来选择不同的数据预处理方法.先看个大概,后续再度这些格式化数据做更深入的理解说明
