Milliste ülesannete jaoks pakub scikit-learn tööriistu peale masinõppe algoritmide?
Pythoni populaarne masinõppeteek Scikit-learn pakub peale masinõppe algoritmide laia valikut tööriistu ja funktsioone. Need scikit-learni pakutavad lisaülesanded suurendavad raamatukogu üldisi võimalusi ja muudavad selle terviklikuks tööriistaks andmete analüüsimiseks ja töötlemiseks. Selles vastuses uurime mõnda ülesannet, mille jaoks scikit-learn pakub muid tööriistu peale masinõppe algoritmide.
1. Andmete eeltöötlus: Scikit-learn pakub mitmesuguseid eeltöötlustehnikaid andmete ettevalmistamiseks masinõppemudelite jaoks. See pakub tööriistu puuduvate väärtuste käsitlemiseks, funktsioonide skaleerimiseks ja standardiseerimiseks, kategooriliste muutujate kodeerimiseks ja andmete normaliseerimiseks. Näiteks saab puuduvate väärtuste imputeerimiseks kasutada klassi "Imputer", funktsioonide skaleerimiseks klassi "StandardScaler" ja klassi "LabelEncoder" saab kasutada kategooriliste muutujate kodeerimiseks.
2. Mõõtmete vähendamine: Scikit-learn pakub mitmeid tehnikaid andmekogumite mõõtmete vähendamiseks. Need tehnikad on kasulikud suuremõõtmeliste andmete käsitlemisel või andmete visualiseerimisel madalamates mõõtmetes. Mõned scikit-learni pakutavad mõõtmete vähendamise meetodid hõlmavad põhikomponentide analüüsi (PCA), lineaarset diskrimineerimisanalüüsi (LDA) ja t-jaotatud stohhastilist naabermangamist (t-SNE). Nendele tehnikatele pääseb juurde vastavalt klasside "PCA", "LDA" ja "TSNE" kaudu.
3. Mudeli hindamine: Scikit-learn pakub tööriistu masinõppemudelite toimivuse hindamiseks. See pakub erinevaid mõõdikuid, nagu täpsus, täpsus, tagasikutsumine, F1-skoor ja ROC-kõverad, et hinnata mudelite tehtud ennustuste kvaliteeti. Teek pakub ka funktsioone ristvalideerimiseks, mis aitab hinnata mudelite üldistusvõimet. Näiteks funktsiooni 'accuracy_score' saab kasutada klassifitseerimismudelite täpsuse arvutamiseks ja funktsiooni 'cross_val_score' saab kasutada ristvalideerimiseks.
4. Funktsioonide valik: Scikit-learn sisaldab meetodeid kõige asjakohasemate funktsioonide valimiseks andmekogumist. Funktsioonide valik on oluline mudeli jõudluse parandamiseks ja ülepaigutamise vähendamiseks. Scikit-learn pakub selliseid tehnikaid nagu SelectKBest, SelectPercentile ja Recursive Feature Elimination (RFE). Nendele tehnikatele pääseb juurde vastavalt klasside „SelectKBest”, „SelectPercentile” ja „RFECV” kaudu.
5. Klasterdamine: Scikit-learn pakub erinevaid rühmitusalgoritme järelevalveta õppeülesannete jaoks. Klasterdamine on kasulik sarnaste andmepunktide rühmitamiseks nende omaduste põhjal. Scikit-learn pakub selliseid algoritme nagu K-means, DBSCAN ja Agglomerative Clustering. Nendele algoritmidele pääseb juurde vastavalt klasside KMeans, DBSCAN ja AgglomerativeClustering kaudu.
6. Mudeli püsivus: Scikit-learn pakub tööriistu treenitud mudelite salvestamiseks ja laadimiseks. See on kasulik, kui soovite treenitud mudelit uuesti kasutada ilma seda nullist ümber õpetamata. Scikit-learn toetab mudeli püsivust, kasutades moodulit "joblib", mis võimaldab teil mudeleid kettale salvestada ja hiljem laadida.
7. Konveierid: Scikit-learn võimaldab luua andmetöötluskonveierid, mis on andmeteisenduste jadad, millele järgneb hindaja. Torujuhtmed lihtsustavad masinõppe töövoogude loomise ja juurutamise protsessi, koondades kõik vajalikud eeltöötlusetapid ja mudeli ühte objekti. See muudab kogu töövoo järjepideva reprodutseerimise ja juurutamise lihtsamaks.
Need on vaid mõned ülesanded, mille jaoks scikit-learn pakub muid tööriistu peale masinõppe algoritmide. Teek pakub terviklikku funktsioonide komplekti andmete eeltöötluseks, mõõtmete vähendamiseks, mudeli hindamiseks, funktsioonide valikuks, rühmitamiseks, mudeli püsivuseks ja konveieri loomiseks. Neid tööriistu kasutades saavad arendajad ja andmeteadlased tõhusalt täita erinevaid andmeanalüüsi ülesandeid ja luua tugevaid masinõppe töövooge.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta Masinõppes edasijõudmine:
- Kui kernel on andmetega ühendatud ja originaal on privaatne, kas kahvliga kernel võib olla avalik ja kui jah, siis see ei ole privaatsuse rikkumine?
- Millised on masinõppes suurte andmekogumitega töötamise piirangud?
- Kas masinõpe võib anda dialoogilist abi?
- Mis on TensorFlow mänguväljak?
- Kas innukas režiim takistab TensorFlow hajutatud andmetöötluse funktsionaalsust?
- Kas Google'i pilvelahendusi saab kasutada andmetöötluse lahtiühendamiseks salvestusruumist, et ML-mudelit suurte andmetega tõhusamalt treenida?
- Kas Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) pakub automaatset ressursside hankimist ja konfigureerimist ning käsitleb ressursside väljalülitamist pärast mudeli väljaõppe lõpetamist?
- Kas masinõppemudeleid on võimalik suvaliselt suurtes andmekogumites ilma tõrgeteta koolitada?
- Kas CMLE kasutamisel on versiooni loomiseks vaja määrata eksporditud mudeli allikas?
- Kas CMLE saab lugeda Google'i pilvesalvestuse andmeid ja kasutada järelduste tegemiseks konkreetset koolitatud mudelit?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid jaotisest Masinõppes edasijõudmine