Использование Scikit-Learn для масштабирования данных для машинного обучения в Python: подробное руководство

Введение

Машинное обучение — это революционный инструмент в мире науки о данных. Однако его эффективность сильно зависит от качества и характеристик входных данных. Например, масштаб этих данных может существенно повлиять на производительность некоторых алгоритмов машинного обучения, влияя на надежность и точность модели. Вот почему масштабирование данных часто является жизненно важным шагом на этапе предварительной обработки машинного обучения. В этой статье подробно рассматривается изменение масштаба данных в Python с использованием Scikit-learn, одной из наиболее широко используемых библиотек в машинном обучении.

Понимание важности масштабирования данных

Масштабирование данных — это метод предварительной обработки, который изменяет диапазон функций или переменных в ваших данных. Это включает в себя изменение масштаба ваших данных, чтобы они соответствовали определенному диапазону или распределению. Этот метод особенно важен в машинном обучении, поскольку некоторые алгоритмы, такие как градиентный спуск, K-ближайшие соседи (KNN) и машины опорных векторов (SVM), работают лучше, когда входные данные масштабируются.

Идея проста. В типичном наборе данных диапазон значений может значительно различаться между переменными. Например, одна переменная может измеряться тысячами, а другая может находиться в диапазоне от нуля до единицы. Это несоответствие может сбивать с толку алгоритмы машинного обучения, заставляя их придавать чрезмерное значение переменным с большими масштабами.

Таким образом, масштабирование данных приводит эти несопоставимые диапазоны к одинаковому масштабу, позволяя алгоритмам машинного обучения одинаково обрабатывать все функции. Это, в свою очередь, может улучшить производительность ваших моделей.

Методы масштабирования данных с помощью Scikit-Learn

Scikit-learn, мощная и широко используемая библиотека Python для машинного обучения, предоставляет ряд инструментов и функций для предварительной обработки данных, включая масштабирование данных. Двумя популярными методами масштабирования данных являются нормализация и стандартизация.

Нормализация

Нормализация, также известная как масштабирование минимум-максимум, перемасштабирует объекты в фиксированный диапазон, обычно от 0 до 1. Значения масштабируются по их абсолютным максимальным и минимальным значениям, гарантируя, что максимальное значение для каждого атрибута масштабируется до 1, а минимальное до 0.

Вот как применить нормализацию в Python с помощью Scikit-learn:

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.datasets import load_iris

# load the dataset
data = load_iris()

# create a scaler object
scaler = MinMaxScaler()

# fit and transform the data
normalized_data = scaler.fit_transform(data.data)

В этом фрагменте кода мы сначала импортируем класс MinMaxScaler из модуля sklearn.preprocessing. Затем мы загружаем наш набор данных с помощью функции load_iris(). `MinMaxScaler` инициализируется и подгоняется к данным с помощью функции `fit_transform()`, которая вычисляет минимальное и максимальное значения, которые будут использоваться для масштабирования, и выполняет операцию масштабирования.

Стандартизация

Стандартизация, с другой стороны, масштабирует признаки таким образом, чтобы они обладали свойствами стандартного нормального распределения со средним значением 0 и стандартным отклонением 1. Это достигается путем вычитания среднего значения признака и последующего деления на стандарт признака. отклонение.

Вот как применить стандартизацию в Python с помощью Scikit-learn:

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.datasets import load_iris

# load the dataset
data = load_iris()

# create a scaler object
scaler = StandardScaler()

# fit and transform the data
standardized_data = scaler.fit_transform(data.data)

В этом коде мы импортируем класс StandardScaler из модуля sklearn.preprocessing и загружаем наш набор данных. После инициализации `StandardScaler` мы подгоняем его к данным с помощью функции `fit_transform()`, которая вычисляет среднее значение и стандартное отклонение, которые будут использоваться для масштабирования, а затем выполняет операцию масштабирования.

Выбор между нормализацией и стандартизацией

Выбор между нормализацией и стандартизацией часто зависит от конкретных требований вашего алгоритма машинного обучения и характера вашего набора данных.

Нормализация полезна, когда вам нужно привязать значения к определенному диапазону и сохранить нулевые записи в разреженных данных. Также полезно, когда ваш алгоритм не предполагает какого-либо конкретного распределения ваших данных, как в случае с нейронными сетями.

Однако стандартизация полезна, когда ваш алгоритм предполагает, что ваши данные являются гауссовскими или когда он устойчив к выбросам. Это делает его подходящим для линейной регрессии, логистической регрессии и линейного дискриминантного анализа.

Последние мысли

Масштабирование данных — важный этап предварительной обработки в машинном обучении, обеспечивающий эффективную и надежную работу ваших моделей. Понимание того, как использовать такие инструменты, как «MinMaxScaler» и «StandardScaler» Scikit-learn, может значительно упростить процесс масштабирования данных, сэкономив ваше драгоценное время и ресурсы. Благодаря выводам из этого руководства вы можете использовать возможности Python и Scikit-learn, чтобы вывести свои проекты машинного обучения на новый уровень.

Соответствующие подсказки для дальнейшего обсуждения и обучения

1. Обсудите важность масштабирования данных в более широком контексте машинного обучения. Как это влияет на производительность различных алгоритмов машинного обучения?
2. Сравните нормализацию и стандартизацию. В каких сценариях вы можете предпочесть один из них другому?
3. Опишите, как реализовать нормализацию данных в Python с помощью Scikit-learn. Включите практический пример с использованием реального набора данных.
4. Объясните процесс стандартизации данных в Python с помощью Scikit-learn. Приведите практический пример с использованием выбранного вами набора данных.
5. Обсудите влияние масштабирования данных на алгоритмы машинного обучения, которые этого не требуют. Улучшает ли это, ухудшает или не влияет на их производительность?
6. Какие другие методы предварительной обработки данных могут повысить производительность алгоритмов машинного обучения?
7. Узнайте, как Scikit-learn может быть используется для масштабирования данных в контексте более крупного конвейера машинного обучения. Какие еще этапы может включать эта конвейерная обработка?
8. Обсудите, чем может отличаться выбор метода масштабирования данных в зависимости от характера набора данных и решаемой проблемы.
9. Какие проблемы могут возникнуть при обработке данных? процесс масштабирования? Как можно решить эти проблемы?
10. Как изменение масштаба данных взаимодействует с другими этапами предварительной обработки, такими как обработка пропущенных значений или категориальное кодирование?
11. Обсудите важность сохранения исходного масштаба данных после масштабирования, особенно для интерпретации результатов.
12. Как можно измерить или подтвердить эффективность масштабирования данных?
13. Описать, как обрабатывать выбросы в процессе масштабирования данных. Как нормализация и стандартизация по-разному обрабатывают выбросы?
14. Обсудите роль масштабирования данных в более широкой области науки о данных. Как это повлияет на задачи, не связанные с машинным обучением?
15. На что следует обратить внимание при изменении масштаба данных для обучения без учителя по сравнению с обучением с учителем?

Руководство по личной карьере и обучению для аналитика данных, инженера данных и специалиста по данным

Список БЕСПЛАТНЫХ примеров программирования вместе с электронными учебниками и электронными книгами @ SETScholars

Проекты и рецепты кодирования, электронные учебники и электронные книги: лучшие универсальные ресурсы для аналитика данных, специалиста по данным, инженера по машинному обучению и разработчика программного обеспечения

Найди больше ... ...

https://setscholars.net/normalization-of-data-jupyter-notebook-python-data-science-for-beginners/

https://setscholars.net/how-to-rescale-data-with-normalization-and-standarization-in-python/

https://setscholars.net/how-to-rescale-data-jupyter-notebook-python-data-science-for-beginners/