Nel campo dell'apprendimento automatico, la preparazione dei dati gioca un ruolo cruciale nel successo dell'addestramento di un modello. Quando si usa la libreria Pandas, ci sono diversi passaggi coinvolti nella preparazione dei dati per l'addestramento di un modello di machine learning. Questi passaggi includono il caricamento dei dati, la pulizia dei dati, la trasformazione dei dati e la suddivisione dei dati.
Il primo passaggio nella preparazione dei dati consiste nel caricarli in un DataFrame Pandas. Questo può essere fatto leggendo i dati da un file o interrogando un database. Pandas fornisce varie funzioni come `read_csv()`, `read_excel()` e `read_sql()` per facilitare questo processo. Una volta caricati, i dati vengono archiviati in un formato tabulare, facilitando la manipolazione e l'analisi.
Il passaggio successivo è la pulizia dei dati, che comporta la gestione dei valori mancanti, la rimozione dei duplicati e la gestione dei valori anomali. I valori mancanti possono essere riempiti utilizzando tecniche come l'imputazione della media o il riempimento in avanti/indietro. I duplicati possono essere identificati e rimossi usando le funzioni `duplicated()` e `drop_duplicates()`. I valori anomali possono essere rilevati utilizzando metodi statistici come il punteggio Z o l'intervallo interquartile (IQR) e possono essere gestiti rimuovendoli o trasformandoli in un valore più adatto.
Dopo aver pulito i dati, il passaggio successivo è la trasformazione dei dati. Ciò comporta la conversione di variabili categoriche in rappresentazioni numeriche, il ridimensionamento delle variabili numeriche e la creazione di nuove funzionalità. Le variabili categoriali possono essere trasformate utilizzando tecniche come la codifica one-hot o la codifica etichetta. Le variabili numeriche possono essere ridimensionate utilizzando tecniche come la standardizzazione o la normalizzazione. È possibile creare nuove funzionalità combinando funzionalità esistenti o applicando loro operazioni matematiche.
Infine, i dati devono essere suddivisi in set di addestramento e test. Questo viene fatto per valutare le prestazioni del modello addestrato su dati invisibili. La funzione `train_test_split()` in Pandas può essere utilizzata per suddividere casualmente i dati in insiemi di addestramento e test basati su un rapporto specificato. È importante garantire che i dati siano suddivisi in modo da preservare la distribuzione della variabile di destinazione.
Per riassumere, i passaggi coinvolti nella preparazione dei dati per l'addestramento di un modello di machine learning utilizzando la libreria Pandas includono il caricamento dei dati, la pulizia dei dati, la trasformazione dei dati e la suddivisione dei dati. Questi passaggi sono essenziali per garantire che i dati siano in un formato adatto per l'addestramento del modello e per ottenere risultati affidabili.
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