訓練前如何準備清理資料？
在機器學習領域，特別是在使用 Google Cloud Machine Learning 等平台時，準備和清理資料是直接影響所開發模型的效能和準確性的關鍵步驟。此過程涉及多個階段，每個階段都旨在確保用於訓練的資料具有高品質、相關性並且適合預期的機器學習任務。讓我們考慮一下在訓練機器學習模型之前準備和清理資料所涉及的綜合步驟。
了解資料準備和清理的重要性
資料準備和清理是機器學習流程中的基本步驟。數據的品質可以顯著影響機器學習模型的性能。準備不足的數據可能會導致模型不準確，而準備充分的數據可以提高模型的準確性，減少訓練時間並提高結果的可解釋性。資料準備和清理的過程是迭代的，可能需要在整個模型開發生命週期中多次重新訪問。
資料準備與清理的步驟
1. 資料收集與整合
資料準備的第一步是從各種來源收集資料。這可能包括資料庫、電子表格、API、網路抓取、物聯網設備等。收集資料後，必須將其整合到單一資料集中。在整合過程中，確保不同來源的資料相容和一致性非常重要。這可能涉及解決不同資料格式、測量單位和資料類型等問題。
範例：假設您正在使用來自多個部門（例如銷售、支援和行銷）的資料來建立客戶流失的預測模型。您需要將這些資料集合併成一個有凝聚力的資料集，以代表客戶旅程的整體視圖。
2. 數據清理
資料清理涉及識別和糾正資料集中的錯誤和不一致。此步驟對於確保資料的準確性和可靠性至關重要。資料清洗任務包括：
- 處理缺失值：資料遺失可能是由於各種原因造成的，例如資料輸入錯誤、設備故障或資料損壞。處理缺失值的常見策略包括：
- 缺失：如果缺失值很少且不會對資料集產生重大影響，則刪除缺失值的記錄。
- 歸因：使用平均數、中位數或眾數等統計方法，或使用 K 最近鄰或迴歸插補等更複雜的技術來填入缺失值。
- 刪除重複項：重複記錄可能會影響分析，應予以識別並刪除。這在資料集中尤其重要，其中每個記錄都應代表一個唯一的實體。
- 糾正不一致之處：這涉及標準化應該統一的資料條目，例如日期格式、分類標籤或文字大小寫。
範例：在包含客戶資訊的資料集中，您可能會遇到「年齡」欄位中缺少值的情況。您可以選擇以資料集的中位數年齡來填入這些缺失值以維持分佈。
3. 數據轉換
資料轉換涉及將資料轉換為適合分析和建模的格式。此步驟可以包括：
- 規範化和標準化：這些技術用於將數值特徵縮放到公共範圍或分佈，這對於對特徵縮放敏感的演算法尤其重要，例如支援向量機或 K 均值聚類。
- 歸一化：使用最小-最大縮放將特徵重新縮放到 [0, 1] 範圍。
- 標準化：將特徵轉換為平均值為 0、標準差為 1。
- 編碼分類變數：機器學習演算法需要數位輸入。因此，必須將分類變數轉換為數值。技術包括：
- 標籤編碼：為每個類別分配一個唯一的整數。
- 一站式編碼：為每個類別建立二進位列，當類別之間沒有順序關係時，這是更好的選擇。
- 特徵工程：建立新特徵或修改現有特徵以提高模型效能。這可能涉及：
- 多項式特徵：從現有特徵產生交互項或多項式項。
- 分檔：透過將連續變數分組到箱中，將連續變數轉換為分類變數。
範例：在包含分類資料的「城市」列的資料集中，您可以使用 one-hot 編碼為每個城市建立二元資料列，從而允許模型將它們解釋為數位輸入。
4. 數據減少
資料縮減技術用於減少資料量，同時保持其完整性。這可以提高計算效率和模型效能。方法包括：
- 降維：使用主成分分析 (PCA) 或 t-分佈隨機鄰域嵌入 (t-SNE) 等技術來減少特徵數量，同時保留資料中的變異數或結構。
- 功能選擇：根據統計檢定、相關性分析或基於模型的重要性測量，僅識別和保留最相關的特徵。
範例：如果資料集包含 100 個特徵，則可以使用 PCA 將其減少到捕獲大部分變異數的較小主成分集，從而簡化模型，而不會顯著丟失資訊。
5. 數據拆分
在訓練機器學習模型之前，必須將資料分成單獨的資料集以進行訓練、驗證和測試。這確保了可以根據看不見的數據評估模型的性能，從而降低過度擬合的風險。
- 訓練套：用於訓練模型的資料部分。
- 驗證集：一個單獨的子集，用於調整模型參數並做出有關模型架構的決策。
- 測試集：最終子集，用於在訓練和驗證後評估模型的性能。
常見的做法是使用 70-15-15 分割，但這可能會根據資料集的大小和項目的特定要求而有所不同。
6. 數據擴充
對於某些類型的數據，特別是圖像和文本，數據增強可用於透過創建現有數據的修改版本來人為地增加訓練數據集的大小。這有助於提高模型的穩健性和泛化性。技術包括：
- 圖像增強：應用旋轉、縮放、翻轉和顏色調整等變換來建立新的訓練樣本。
- 文字增強：使用同義詞替換、隨機插入或反向翻譯等技術來產生新的文字資料。
範例：在影像分類任務中，您可以對影像套用隨機旋轉和翻轉來建立更多樣化的訓練集，幫助模型更好地泛化到未見過的資料。
資料準備和清理的工具和平台
Google Cloud 提供了多種有助於資料準備和清理的工具和服務：
- 谷歌雲端資料準備：用於探索、清理和準備分析資料的視覺化工具。它提供直覺的介面和自動建議來簡化資料準備過程。
- BigQuery的：完全託管的無伺服器資料倉儲，允許對大型資料集進行快速 SQL 查詢。它可用於在將資料輸入機器學習模型之前對資料進行預處理和清理。
- 雲數據實驗室：用於資料探索、分析和視覺化的互動式工具，可用於使用 Python 和 SQL 準備和清理資料。
- 雲數據流：用於串流和批量資料處理的完全託管服務，可用於建立複雜的資料準備管道。
準備和清理資料的過程是機器學習工作流程的關鍵組成部分。它涉及多個步驟，包括資料收集、清理、轉換、縮減、分割和增強。每個步驟都需要仔細考慮並應用適當的技術，以確保資料具有高品質並適合訓練穩健且準確的機器學習模型。透過利用 Google Cloud 提供的工具和平台，資料科學家和機器學習工程師可以簡化和優化此流程，最終實現更有效、更有效率的模型開發。
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