Введение

Проверка данных — важный этап в рабочем процессе машинного обучения (ML). Это гарантирует, что данные, используемые для обучения и тестирования моделей машинного обучения, точны, надежны и не содержат ошибок. Без надлежащей проверки данных модели машинного обучения могут давать неточные или ненадежные результаты, что приводит к снижению производительности и принятию решений. изготовление.

Важность проверки данных в машинном обучении невозможно переоценить. Неточные или ненадежные данные могут привести к предвзятым или неправильным моделям, которые могут иметь серьезные последствия в таких областях, как здравоохранение, финансы и самостоятельное вождение. автомобилей. Высокое качество данных, используемых для обучения и тестирования моделей машинного обучения, позволяет снизить эти риски.

Цель этого блога — предоставить всесторонний обзор проверки данных в машинном обучении. Мы расскажем о различных методах и передовых методах, используемых для обеспечения того, чтобы данные, используемые для обучения и тестирования моделей машинного обучения, точны, надежны и не содержат ошибок. Мы также рассмотрим различные этапы рабочего процесса машинного обучения, где проверка данных играет решающую роль, включая сбор данных, предварительную обработку и оценку модели.

Короче говоря, проверка данных — это необходимый шаг в процессе машинного обучения для повышения производительности моделей и принятия правильных решений. Этот блог предназначен для того, чтобы помочь вам понять основы проверки данных, ее важности, а также рекомендации, которым следует следовать в проектах машинного обучения.

Проверка данных в рабочем процессе машинного обучения

А. Сбор данных. В рабочем процессе машинного обучения (ML) первым шагом является сбор необходимых данных. Эти данные могут поступать из различных источников, таких как базы данных, API или внешние источники. Важно убедиться, что собранные данные актуальны, точны и достаточны для выполнения поставленной задачи.

Б. Очистка и предварительная обработка данных. После того, как данные собраны, следующим шагом будет их очистка и предварительная обработка. Этот шаг включает в себя удаление любых нерелевантных или отсутствующих данных, правильное форматирование данных и преобразование их в формат, который можно использовать для машинного обучения. Этот шаг имеет решающее значение, поскольку он может сильно повлиять на производительность модели.

С. Разделение данных. После очистки и предварительной обработки данных важно разделить их на наборы для обучения, тестирования и проверки. Набор поездов используется для обучения модели, набор тестов используется для оценки производительности модели, а набор проверки используется для точной настройки модели. Этот шаг важен, так как он помогает убедиться, что модель не переоснащает или не подгоняет данные.

Д. Оценка и выбор модели. После разделения данных следующим шагом является оценка и выбор лучшей модели для поставленной задачи. Этот шаг включает в себя обучение нескольких различных моделей на обучающем наборе и оценку их производительности на тестовом наборе. Затем выбирается модель с лучшими характеристиками на тестовом наборе. Этот шаг важен, поскольку он помогает гарантировать, что окончательная модель сможет хорошо обобщать новые данные.

Подводя итог, проверка данных является важной частью рабочего процесса машинного обучения. Он включает в себя сбор релевантных и точных данных, их очистку и предварительную обработку, разделение на обучающие, тестовые и проверочные наборы, а также выбор наилучшей модели для поставленной задачи путем оценки ее производительности.

Методы проверки данных в машинном обучении

А. Перекрестная проверка. Перекрестная проверка — это метод, используемый для оценки производительности модели путем разделения данных на несколько подмножеств, а также обучения и тестирования модели на разных подмножествах. Наиболее распространенной формой перекрестной проверки является k-кратная перекрестная проверка, при которой данные разбиваются на k подмножеств, а модель обучается и тестируется k раз, каждый раз используя другое подмножество в качестве тестового набора. Этот метод помогает гарантировать, что модель не переобучает или не подгоняет данные, обеспечивая более надежную оценку ее производительности.

Б. Удерживающая проверка. Удерживающая проверка — это метод, при котором данные разбиваются на два подмножества: обучающий набор и тестовый набор. Модель обучается на обучающем наборе, а ее производительность оценивается на тестовом наборе. Этот метод является простым способом оценки производительности модели, но он может быть подвержен переоснащению, поскольку модель тестируется только на одном подмножестве данных.

С. Проверка начальной загрузки. Проверка начальной загрузки — это метод, при котором несколько подмножеств данных создаются путем случайной выборки данных с заменой. Затем модель обучается и тестируется на этих подмножествах, и производительность усредняется по всем подмножествам. Этот метод помогает обеспечить более надежную оценку производительности модели за счет учета изменчивости данных.

Д. Методы регуляризации. Регуляризация — это метод, используемый для предотвращения переобучения путем добавления штрафного члена к функции стоимости. Этот термин помогает ограничить модель и предотвратить ее слишком близкое соответствие обучающим данным. Двумя распространенными методами регуляризации являются регуляризация L1 и L2. Регуляризация L1 добавляет штрафной срок, основанный на абсолютных значениях весов модели, а регуляризация L2 добавляет штрафной термин, основанный на квадрате весов модели.

Таким образом, существует несколько методов, используемых для проверки данных в ML, включая перекрестную проверку, контрольную проверку, начальную проверку и методы регуляризации. Каждый метод имеет свои преимущества и недостатки, и выбор метода зависит от по конкретной задаче и имеющимся данным.

Рекомендации по проверке данных в машинном обучении

А. Обработка отсутствующих и неправильных данных. Одна из наиболее важных рекомендаций по проверке данных в машинном обучении – правильная обработка отсутствующих и неправильных данных. Это может включать удаление или вменение отсутствующих данных, а также исправление или удаление неверных данных. Этот шаг имеет решающее значение, поскольку он может сильно повлиять на производительность модели.

Б. Нормализация и масштабирование данных. Другой рекомендуемый способ – нормализовать и масштабировать данные. Это включает в себя преобразование данных так, чтобы они имели среднее значение, равное нулю, и стандартное отклонение, равное единице. Это важно, поскольку помогает гарантировать, что масштаб данных не повлияет на модель.

С. Разработка признаков: разработка признаков — это процесс преобразования данных для создания новых и полезных функций, которые можно использовать для обучения модели. Это может включать объединение или извлечение признаков из существующих данных. Этот шаг важен, поскольку он может помочь улучшить производительность модели, предоставляя ей более актуальные и информативные данные.

Д. Избегайте переоснащения и недообучения. Одна из основных целей проверки данных — избегать переоснащения и недообучения. Переоснащение происходит, когда модель слишком сложна и слишком близко подходит к обучающим данным, а недообучение происходит, когда модель слишком проста и не может отразить основные закономерности в данных. Чтобы избежать переобучения и недообучения, важно использовать такие методы, как перекрестная проверка и регуляризация, а также отслеживать производительность модели на тестовом наборе.

Таким образом, проверка данных в ML включает в себя несколько шагов, таких как обработка отсутствующих и неверных данных, нормализация и масштабирование данных, проектирование признаков и предотвращение переобучения и недообучения. Следуя этим рекомендациям, вы можете быть уверены, что ваша модель способна хорошо обобщать новые данные и эффективно работать с невидимыми данными.

Заключение

А. Резюме ключевых моментов. Проверка данных – важная часть рабочего процесса машинного обучения (ML). Он включает в себя несколько шагов, таких как сбор релевантных и точных данных, их очистка и предварительная обработка, разделение их на наборы для обучения, тестирования и проверки, а также выбор лучшей модели для поставленной задачи путем оценки ее производительности. Есть также несколько методов, используемых для проверки данных, таких как перекрестная проверка, контрольная проверка, проверка начальной загрузки и методы регуляризации.Следуя передовым методам, таким как обработка отсутствующих и неправильных данных, нормализация и масштабирование данных, разработки функций и избегая переобучения и недообучения, вы можете быть уверены, что ваша модель способна хорошо обобщать новые данные и хорошо работать с невидимыми данными.

Б. Будущие разработки в области проверки данных в машинном обучении: с увеличением объема генерируемых данных потребность в проверке данных в машинном обучении становится все более важной. В будущем мы можем ожидать появления более продвинутых методов и инструментов для проверки данных, которые могут помочь улучшить производительность моделей и сделать процесс более эффективным. Это может включать использование методов искусственного интеллекта и машинного обучения для очистки и предварительной обработки данных, а также более продвинутых методов обработки отсутствующих и неверных данных.

С. Заключительные мысли и рекомендации. В заключение следует отметить, что проверка данных является неотъемлемой частью рабочего процесса машинного обучения и играет решающую роль в обеспечении производительности и надежности моделей машинного обучения. Следуя рекомендациям и используя соответствующие методы и инструменты, вы можете повысить производительность своих моделей и сделать их более устойчивыми к новым данным. Также важно быть в курсе последних событий в области проверки данных в машинном обучении и экспериментировать с различными методами и инструментами, чтобы найти лучший подход для вашей конкретной задачи.

Удачного обучения!!!

⊂◉‿◉つ

Для практической реализации посетите мой репозиторий Github.

Об авторе: я Амбариш, энтузиаст науки о данных. В настоящее время я изучаю машинное обучение/глубокое обучение/НЛП/компьютерное зрение, и если у вас есть какие-либо вопросы, свяжитесь со мной в моем профиле Linkedin.