Машинное обучение (ML) — это мощный инструмент, который позволяет компьютерам учиться и делать прогнозы на основе данных. Однако, чтобы модели машинного обучения работали эффективно, данные должны быть тщательно подготовлены. В этой статье мы рассмотрим важность подготовки данных, ключевые этапы этого процесса и как это влияет на точность и надежность моделей.
Важность подготовки данных
Подготовка данных — это процесс, который гарантирует, что данные находятся в наилучшей форме для создания надежных прогнозов и получения значимой информации. По данным авторитетного портала
Data Light, ученые, работающие с данными, посвящают почти 80% своего времени подготовке данных, но только 3% данных компании соответствует основным стандартам качества данных. Это подчеркивает исключительную важность инвестиций в качество данных и эффективные процессы подготовки данных; они составляют основу успешных проектов машинного обучения.
Этапы подготовки данных
Выявление и понимание проблемы
На этом этапе необходимо иметь четкое представление о целях, желаемых результатах и ограничениях. Это помогает определить, какие функции данных важны для обучения модели.
Сбор данных
Сбор соответствующих данных, которые можно будет использовать в модели машинного обучения. Это включает подключение к внутренним базам данных, внешним наборам данных, API или ручную регистрацию данных. Важно обеспечить разнообразие и полноту данных для предотвращения ошибок и обеспечения репрезентативности выборки.
Data Exploration
Обобщение ключевых статистических данных, создание визуального представления данных и выявление исходных закономерностей или выбросов для проверки проблем с качеством данных, таких как дубликаты, несовместимые типы данных или ошибки ввода данных.
Очистка данных
Просеивание данных для выявления и устранения недостатков в наборе данных. Это включает обработку недостающих данных, обнаружение и обработку выбросов, обеспечение согласованности данных, устранение дубликатов и исправление ошибок.
Преобразование данных
Преобразование данных в форму, более подходящую для моделирования. Это может включать нормализацию числовых переменных, кодирование категориальных переменных или агрегирование на основе времени.
Техническая инженерия
Более глубокое изучение и извлечение или создание функций, которые расширяют прогностические возможности модели. Это может включать создание терминов взаимодействия, получение новых показателей из существующих данных или включение внешних источников данных.
Разделение данных
Сегментация данных для процессов обучения и проверки. Обычно данные делятся на обучающие, проверочные и тестовые наборы. Обучающий набор используется для построения модели, набор проверки — для ее точной настройки, а набор тестов — для оценки ее производительности на невидимых данных.
Подготовка данных — это ключевой этап в процессе машинного обучения, который напрямую влияет на точность и надежность моделей. Эффективная подготовка данных требует глубокого понимания проблемы, тщательного сбора и очистки данных, а также их преобразования в форму, подходящую для моделирования. Инвестирование в этот процесс не только улучшает качество моделей, но и способствует достижению содержательных результатов в различных областях, таких как здравоохранение, финансы и производство.
