如何在機器學習中使用數(shù)據(jù)集編程-創(chuàng)新互聯(lián)

1. 花時間理解和定義問題
人們開發(fā)機器學習算法通常是因為他們需要解決問題或回答緊迫的問題。考慮一個電子商務零售商想知道哪些產(chǎn)品最有可能促使購物者重新購買商品的示例。在這種情況下，機器算法可能會包含有關消費者過去購買情況和任何其他顯著購買趨勢的數(shù)據(jù)。?

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搞數(shù)據(jù)集編程的人，最終不會用到機器學習算法。從醫(yī)學到教育，各行各業(yè)都以多種方式使用人工智能 (AI)。程序員和數(shù)據(jù)科學家不一定需要在這些領域工作的第一手經(jīng)驗來構建出色的算法。但是，理想情況下，他們應該花時間與使用它的人交談。?

那是因為機器學習問題的定義通常是一個迭代過程，隨著人們提供更多細節(jié)而得到完善。與最終用戶的信息訪談對于更多地了解人們?nèi)绾斡龅絾栴}或需要讓機器學習為他們回答問題非常有價值。您從他們那里獲得的見解越多，就越容易理解他們的立場并創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，使機器學習算法能夠像每個人期望的那樣工作。

了解用戶需求后，您可以開始思考機器學習算法的不同功能以及如何應用它們。?

2. 開始收集數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)集編程的成功需要有足夠的信息供機器學習算法使用。在此過程的早期要決定的是，相對于公開數(shù)據(jù)集中包含的信息，您將在多大程度上依賴您公司或客戶的信息。?

幸運的是，您會找到大量有關后者的資源。美國政府還維護著一個充滿開放數(shù)據(jù)集的網(wǎng)站以供考慮。?

此步驟中的另一個考慮因素是哪種數(shù)據(jù)最有用。在為醫(yī)療保健或交通等相對廣泛的行業(yè)開發(fā)算法時，問問自己哪種信息與您使用機器學習最相關。確定您是否依賴于上一步的學習會容易得多，這需要您與將使用或直接受益于您完成的算法的人交談。?

算法做出正確預測的能力取決于它對訓練數(shù)據(jù)中過去結果的訪問。這意味著它需要大量的信息。一個常被引用的統(tǒng)計數(shù)據(jù)是，您需要大約10 倍于您的模型具有的自由度的 訓練數(shù)據(jù)示例。

但是，這些數(shù)量可能會因個別用例而異。相反，幾乎不可能建議仍然允許您的算法良好運行的最少信息量。通常，如果您的訓練數(shù)據(jù)包括圖片或視頻，則您需要比其他類型的信息更大的數(shù)據(jù)集。?

3.清理數(shù)據(jù)
這個階段并不是機器學習數(shù)據(jù)集編程中最迷人的部分，但大多數(shù)數(shù)據(jù)科學家在這上面花費了大量時間。這是因為數(shù)據(jù)清理的徹底程度將極大地影響生成算法的工作準確性以及它是否能回答您想要和期望的問題。?

首先刪除數(shù)據(jù)集中不需要的或重復的觀察值。消除重復尤為重要，因為它們可能會引入偏見并影響您得出錯誤的結論。

接下來，查找格式錯誤——尤其是那些與數(shù)據(jù)類別相關的錯誤。您可能會看到您正在使用的每個類別的標題都有一個大寫字母，除了一個。在這種情況下，您希望將其修復為與其余部分具有相同的結構。主要原因是名稱相同但大小寫不同的類別可能會被視為單獨的實例，從而影響準確性。?

從數(shù)據(jù)中刪除異常值也很重要，前提是這樣做有正當理由。不過要小心，不要操之過急。假設它不正確，您可能會在數(shù)據(jù)集中看到大量數(shù)字。但是，最好進行進一步調(diào)查以確認是否屬于這種情況。?

最后，正確處理丟失的數(shù)據(jù)是清理數(shù)據(jù)的重要一步。但是，這并不意味著做出假設并使用您的最佳猜測來輸入缺失的內(nèi)容。它也不涉及消除缺乏價值的信息部分。相反，解決這個常見問題的最佳方法是將該方面標記為“缺失”。如果它是一個數(shù)字，首先將其標記為缺失，然后用零填充。?

4.參與特征工程和選型
使用數(shù)據(jù)集編程進行機器學習的最后一個主要步驟是特征工程和選擇。它們相似但總體上與眾不同。當您為機器學習模型添加或創(chuàng)建新變量以改進其輸出時，就會發(fā)生特征工程。這是數(shù)據(jù)科學家 所做的主要工作。

例如，他們可能會通過將變量分解為單獨的特征或使用概率分布來轉換元素來改變數(shù)據(jù)集的組成。這些更改有助于增強模型的輸出。

當數(shù)據(jù)科學家檢查模型以查看最相關的內(nèi)容并消除不必要的內(nèi)容時，就會進行特征選擇。這是必不可少的一步，因為它可以降低模型過度訓練的可能性。

您將如何使用數(shù)據(jù)集編程？
數(shù)據(jù)集編程是機器學習的重要組成部分，因為它共同幫助算法發(fā)揮其全部潛力。數(shù)據(jù)科學家和相關專業(yè)人士在采取這些步驟時所采取的謹慎態(tài)度將對使用或以其他方式與他們互動的人產(chǎn)生深遠影響。

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網(wǎng)頁標題：如何在機器學習中使用數(shù)據(jù)集編程-創(chuàng)新互聯(lián)
標題來源：http://www.muchs.cn/article24/dhjoje.html

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