Di amadekirina daneyên me de ji bo perwerdehiya modelek fêrbûna makîneyê bi karanîna pirtûkxaneya Pandas çi gav hene?
In the field of machine learning, data preparation plays a important role in the success of training a model. When using the Pandas library, there are several steps involved in preparing the data for training a machine learning model. These steps include data loading, data cleaning, data transformation, and data splitting.
Di amadekirina daneyan de gava yekem ev e ku meriv wê di Pandas DataFrame de bar bike. Ev dikare bi xwendina daneya ji pelek an bi lêpirsîna databasek were kirin. Pandas fonksiyonên cihêreng ên wekî `read_csv()`, `read_excel()`, û `read_sql()` peyda dike da ku vê pêvajoyê hêsantir bike. Dema ku dane têne barkirin, ew di forma tabloyê de têne hilanîn, manîpulekirin û analîzkirin hêsantir dike.
Pêngava paşîn paqijkirina daneyê ye, ku tê de hilgirtina nirxên winda, rakirina dubareyan, û mijûlbûna bi derûdora. Nirxên wenda dikarin bi karanîna teknîkên wekî navgîniya navgîniyê an dagirtina pêş/paş ve werin dagirtin. Dupatî dikarin bi karanîna fonksiyonên `duplicate()` û `drop_duplicates()` bêne nasîn û rakirin. Derketî dikarin bi karanîna rêbazên statîstîkî yên wekî Z-score an rêzika navqartile (IQR) werin tesbît kirin û bi rakirina wan an veguheztina wan berbi nirxek maqûltir ve têne rêve kirin.
Piştî paqijkirina daneyan, gava paşîn veguherîna daneyê ye. Ev tê de veguherandina guhêrbarên kategorîkî li temsîlên jimarî, pîvandina guhêrbarên hejmarî, û afirandina taybetmendiyên nû. Guherbarên kategorîk dikarin bi karanîna teknîkên mîna şîfrekirina yek-germ an şîfrekirina labelê werin veguheztin. Guherbarên hejmarî dikarin bi karanîna teknîkên mîna standardkirin an normalîzekirinê werin pîvandin. Taybetmendiyên nû bi berhevkirina taybetmendiyên heyî an jî bi sepandina operasyonên matematîkî li ser wan têne afirandin.
Di dawiyê de, pêdivî ye ku data di nav komên perwerde û ceribandinê de bêne dabeş kirin. Ev ji bo nirxandina performansa modela perwerdekirî li ser daneyên nedîtî tê kirin. Fonksiyona `train_test_split()` di Pandas de dikare were bikar anîn da ku daneyan li ser bingeha rêjeyek diyarkirî li ser komên perwerdehî û ceribandinê dabeş bike. Girîng e ku meriv pê ewle bibe ku dane bi rengekî ku belavkirina guhêrbar a armancê diparêze were dabeş kirin.
Bi kurtasî, gavên ku di amadekirina daneyan de ji bo perwerdehiya modelek fêrbûna makîneyê bi karanîna pirtûkxaneya Pandas ve girêdayî ye, barkirina daneyê, paqijkirina daneyê, veguherîna daneyê, û dabeşkirina daneyan pêk tîne. Van gavan ji bo pêbaweriya ku dane ji bo perwerdekirina modelê û ji bo bidestxistina encamên pêbawer di formek guncan de hewce ne.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin:
- Dema ku kernelek bi daneyan ve tê veqetandin û orîjînal taybet e, gelo ya ku hatî fork kirin dikare gelemperî be û heke wusa be ne binpêkirina nepenîtiyê ye?
- Di fêrbûna makîneyê de di xebata bi daneyên mezin de çi sînor hene?
- Ma fêrbûna makîneyê dikare hin arîkariya diyalogê bike?
- Qada lîstikê ya TensorFlow çi ye?
- Ma moda dilşewat rê li ber fonksiyona hesabkirina belavkirî ya TensorFlow digire?
- Ma dikare çareseriyên ewr ên Google-ê were bikar anîn da ku hesabkirinê ji hilanînê veqetîne ji bo perwerdehiyek bikêrtir a modela ML bi daneyên mezin re?
- Ma motora Fêrbûna Makîneya Ewrê ya Google (CMLE) wergirtina çavkaniyê û veavakirina otomatîkî pêşkêşî dike û piştî ku perwerdehiya modelê qediya girtina çavkaniyê bi rê ve dibe?
- Ma gengaz e ku meriv modelên fêrbûna makîneyê li ser komikên daneya kêfî yên mezin û bê hicup perwerde bike?
- Dema ku CMLE bikar bînin, çêkirina guhertoyek hewce dike ku çavkaniyek modelek derhanîn diyar bike?
- Ma CMLE dikare ji daneyên hilanînê yên Google Cloud bixwîne û ji bo encamnameyê modelek perwerdekirî ya diyarkirî bikar bîne?
Pir pirs û bersivan di Pêşveçûna Fêrbûna Makîneyê de bibînin