LITMIR.BIZ

Скачать книгу

следующие по времени данные – для проверки и настройки гиперпараметров, а самые новые данные – для тестирования производительности модели на новых, ранее не виденных данных.

      В каждом из этих примеров данные разделяются на обучающий, проверочный и тестовый наборы, чтобы обеспечить правильную оценку и настройку модели. При разделении данных важно сохранять баланс между классами (если речь идет о задаче классификации) и убедиться, что разделение отражает реальное распределение данных.

      6. Обработка пропущенных значений:

      Верно, обработка пропущенных значений является важным шагом в предобработке данных для нейронных сетей. Пропущенные значения могут возникать из-за различных причин, таких как ошибки в сборе данных, технические проблемы или пропуски в самом наборе данных. Вот некоторые распространенные методы обработки пропущенных значений:

      – Заполнение средним значением: В этом методе пропущенные значения заполняются средним значением по соответствующему признаку. Это подходит для числовых признаков, где среднее значение характеризует общую тенденцию данных.

      ```python

      import pandas as pd

      # Загрузка данных

      data = pd.read_csv('data.csv')

      # Заполнение пропущенных значений средним значением

      data_filled = data.fillna(data.mean())

      ```

      – Заполнение медианой: В этом методе пропущенные значения заполняются медианой по соответствующему признаку. Медиана является робастной мерой центральной тенденции, и она более устойчива к выбросам, чем среднее значение.

      ```python

      import pandas as pd

      # Загрузка данных

      data = pd.read_csv('data.csv')

      # Заполнение пропущенных значений медианой

      data_filled = data.fillna(data.median())

      ```

      – Заполнение наиболее частым значением: В этом методе пропущенные значения заполняются наиболее часто встречающимся значением по соответствующему признаку. Это подходит для категориальных признаков.

      ```python

      import pandas as pd

      # Загрузка данных

      data = pd.read_csv('data.csv')

      # Заполнение пропущенных значений наиболее частым значением

      data_filled = data.fillna(data.mode().iloc[0])

      ```

      Обработка пропущенных значений зависит от контекста данных и характера проблемы. Важно принимать во внимание тип данных, статистические свойства и особенности датасета при выборе метода заполнения пропущенных значений.

      7. Создание фичей:

      Фичи (features) – это характеристики или атрибуты, которые используются для описания данных и представления объектов или событий. В контексте глубокого обучения, фичи представляют собой входные данные, которые подаются на вход нейронной сети для обучения или прогнозирования.

      Фичи являются числовыми или категориальными переменными, которые содержат информацию о характеристиках или свойствах данных. Они могут быть извлечены из существующих данных или созданы на основе предварительной обработки данных.

      Например, в задаче классификации изображений, фичи могут представлять собой числовые значения, соответствующие интенсивности пикселей изображения, или высокоуровневые признаки, извлеченные из сверточных слоев нейронной сети.

      Фичи могут также включать категориальные переменные, такие как

Скачать книгу