Di bidang pembelajaran mesin, persiapan data memainkan peran penting dalam keberhasilan pelatihan model. Saat menggunakan pustaka Pandas, ada beberapa langkah yang terlibat dalam menyiapkan data untuk melatih model pembelajaran mesin. Langkah-langkah ini meliputi pemuatan data, pembersihan data, transformasi data, dan pemisahan data.
Langkah pertama dalam menyiapkan data adalah memuatnya ke dalam Pandas DataFrame. Ini dapat dilakukan dengan membaca data dari file atau dengan menanyakan database. Panda menyediakan berbagai fungsi seperti `read_csv()`, `read_excel()`, dan `read_sql()` untuk memfasilitasi proses ini. Setelah data dimuat, data disimpan dalam format tabel, membuatnya lebih mudah untuk dimanipulasi dan dianalisis.
Langkah selanjutnya adalah pembersihan data, yang melibatkan penanganan nilai yang hilang, menghapus duplikat, dan menangani outlier. Nilai yang hilang dapat diisi menggunakan teknik seperti imputasi rata-rata atau pengisian maju/mundur. Duplikat dapat diidentifikasi dan dihapus menggunakan fungsi `duplicated()` dan `drop_duplicates()`. Outlier dapat dideteksi menggunakan metode statistik seperti Z-score atau rentang interkuartil (IQR) dan dapat ditangani dengan menghapusnya atau mengubahnya menjadi nilai yang lebih sesuai.
Setelah dilakukan pembersihan data, langkah selanjutnya adalah transformasi data. Ini melibatkan konversi variabel kategori menjadi representasi numerik, penskalaan variabel numerik, dan pembuatan fitur baru. Variabel kategori dapat diubah menggunakan teknik seperti one-hot encoding atau label encoding. Variabel numerik dapat diskalakan menggunakan teknik seperti standardisasi atau normalisasi. Fitur baru dapat dibuat dengan menggabungkan fitur yang sudah ada atau dengan menerapkan operasi matematika pada fitur tersebut.
Terakhir, data perlu dipecah menjadi set pelatihan dan pengujian. Ini dilakukan untuk mengevaluasi kinerja model yang dilatih pada data yang tidak terlihat. Fungsi `train_test_split()` di Pandas dapat digunakan untuk membagi data secara acak menjadi set pelatihan dan pengujian berdasarkan rasio yang ditentukan. Penting untuk memastikan bahwa data dipisah dengan cara yang menjaga distribusi variabel target.
Ringkasnya, langkah-langkah yang terlibat dalam menyiapkan data untuk melatih model pembelajaran mesin menggunakan pustaka Pandas meliputi pemuatan data, pembersihan data, transformasi data, dan pemisahan data. Langkah-langkah ini penting untuk memastikan bahwa data berada dalam format yang sesuai untuk melatih model dan mendapatkan hasil yang andal.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Maju dalam Pembelajaran Mesin:
- Apa saja batasan dalam bekerja dengan kumpulan data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bisakah pembelajaran mesin memberikan bantuan dialogis?
- Apa yang dimaksud dengan taman bermain TensorFlow?
- Apakah mode bersemangat mencegah fungsi komputasi terdistribusi TensorFlow?
- Dapatkah solusi cloud Google digunakan untuk memisahkan komputasi dari penyimpanan guna pelatihan model ML dengan data besar yang lebih efisien?
- Apakah Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) menawarkan akuisisi dan konfigurasi sumber daya otomatis serta menangani penghentian sumber daya setelah pelatihan model selesai?
- Apakah mungkin untuk melatih model pembelajaran mesin pada kumpulan data yang sangat besar tanpa hambatan?
- Saat menggunakan CMLE, apakah membuat versi memerlukan penentuan sumber model yang diekspor?
- Bisakah CMLE membaca data penyimpanan Google Cloud dan menggunakan model terlatih tertentu untuk inferensi?
- Bisakah Tensorflow digunakan untuk pelatihan dan inferensi jaringan saraf dalam (DNN)?
Lihat lebih banyak pertanyaan dan jawaban di Memajukan Pembelajaran Mesin