Перед построением любой предиктивной модели или выполнением глубокого анализа необработанные данные должны быть уточнены и структурированы посредством предварительной обработки данных. Это один из самых важных шагов в рабочем процессе науки о данных, напрямую влияющий на точность и эффективность моделей машинного обучения. Ниже приведен полный список основных шагов предварительной обработки данных, которые должен знать каждый специалист по данным.
1. Сбор и интеграция данных
Первый шаг включает сбор данных из различных магазин источников и объединение их в единый унифицированный набор данных.
-
Варианты использования : агрегация данных из API, баз данных и плоских файлов.
-
Почему это важно : Гарантирует, что вся необходимая информация включена в моделирование.
2. Очистка данных
Необработанные данные часто беспорядочны, содержат ошибки, дубликаты и пропущенные значения. Очистка данных решает эти проблемы.
-
Задачи :
-
Удаление дубликатов
-
Исправление опечаток или несоответствующих записей
-
Обработка выбросов
-
-
Почему это важно : чистые данные повышают надежность модели и снижают уровень шума.
3. Обработка пропущенных значений
Отсутствующие значения могут исказить анализы и модели. Стратегии должны выбираться на основе характера данных.
-
Методы :
-
Удаление (если минимальное)
-
Расчет (среднее, медиана, мода)
-
Предиктивное вменение или интерполяция
-
-
Почему это важно : Сохраняет целостность набора данных, не жертвуя ценными данными.
4. Преобразование данных
Преобразование данных делает их более пригодными для моделирования. Это включает изменение форматов или распределений.
-
Задачи :
-
Логарифмическое преобразование
-
Масштабирование и нормализация
-
Распределение непрерывных значений по категориям
-
-
Почему это важно : Помогает моделям Список библиотек по науке о данных быстрее сходиться и работать лучше
5. Кодирование категориальных переменных
Большинству моделей машинного обучения требуются числовые входные данные, поэтому категориальные данные необходимо соответствующим образом преобразовать.
-
Методы :
-
Однократное кодирование
-
Кодировка этикетки
-
Целевое кодирование (с осторожностью)
-
-
Почему это важно : Преобразует качественные данные в машиночитаемый формат.
6. Проектирование функций
Проектирование признаков подразумевает создание новых признаков или изменение существующих для лучшего представления базовых шаблонов данных.
-
Примеры :
-
Извлечение компонентов даты/времени
-
Сочетание особенностей
-
Создание условий взаимодействия
-
-
Почему это важно : повышает точность модели и предсказательную силу.
7. Выбор характеристик
Не все функции полезны. Этот шаг фокусируется на определении наиболее релевантных входных данных для вашей модели.
-
Методы :
-
Корреляционный анализ
-
Рекурсивное устранение признаков (RFE)
-
Получение информации или взаимная База данных факсов информация
-
-
Почему это важно : Уменьшает переобучение и ускоряет обучение
8. Разделение данных
Разделение данных на обучающие, проверочные и тестовые наборы необходимо для объективной оценки эффективности модели.
-
Типичное разделение : 70% обучение, 15% проверка, 15% тестирование
-
Почему это важно : предотвращает утечку данных и обеспечивает надежную оценку модели.
Заключение
Эффективная предварительная обработка данных закладывает основу для успешного моделирования данных. Систематически очищая, преобразуя и подготавливая данные, вы обеспечиваете получение высококачественных входных данных для своих моделей, что в свою очередь приводит к более надежным и содержательным результатам. Освоение этих основных шагов является обязательным для любого специалиста по науке о данных, стремящегося к точности и эффективности.