Sto lavorando a un progetto di machine learning e ho bisogno del tuo aiuto per comprendere la procedura di trasformazione di set di dati di grandi dimensioni. Di seguito è riportato il codice che gestisce i valori mancanti, li standardizza e bilancia i dati. Potresti spiegare questo codice? Devo sapere se l\'ordine di questi passaggi è importante. Se i dati di addestramento vengono bilanciati in un secondo momento, devo comunque stratificare i dati nella suddivisione? Inoltre, è necessario bilanciare i dati di test prima di valutare le prestazioni del modello? Infine, riepiloga il tipo di dati appropriato per questo flusso di lavoro.
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, StandardScaler
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.pipeline import Pipeline
from imblearn.over_sampling import SMOTENC
df = pd.read_csv('my_dataset.csv')
# Remove duplicate rows from the dataset
df.drop_duplicates(inplace=True)
# Separate the features (X) and the target variable (y)
X = df.drop('target', axis=1)
y = df['target']
# Split the data into training and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42, stratify=y)
# Check class distribution
print(f"Original training set class distribution: {np.bincount(y_train)}")
# Identify numeric and categorical features
numeric_features = [col for col in X_train.columns if 'num_feature' in col]
categorical_features = [col for col in X_train.columns if 'cat_feature' in col]
# Preprocessing pipeline for numeric missing values and feature scaling
numeric_transformer = Pipeline(steps=[
('imputer', SimpleImputer(strategy='mean')),
('scaler', StandardScaler())
])
# Preprocessing pipeline for categorical missing values and encoding
categorical_transformer = Pipeline(steps=[
('imputer', SimpleImputer(strategy='most_frequent')),
('onehot', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore'))
])
# Preprocessing
preprocessor = ColumnTransformer(
transformers=[
('num', numeric_transformer, numeric_features),
('cat', categorical_transformer, categorical_features)
])
X_train_processed = preprocessor.fit_transform(X_train)
X_test_processed = preprocessor.transform(X_test)
# Class balancing
categorical_indices = [X_train.columns.get_loc(col) for col in categorical_features]
smote_nc = SMOTENC(categorical_features=categorical_indices, random_state=42)
X_train_resampled, y_train_resampled = smote_nc.fit_resample(X_train_processed, y_train)
print(f"Resampled training set class distribution: {np.bincount(y_train_resampled)}")
Risposta
Questo codice esegue diverse fasi di pre-elaborazione fondamentali su un set di dati prima di inserirlo in un modello di machine learning. Analizziamo il codice passo passo, rispondendo alle tue domande man mano che procediamo.
Spiegazione del codice:
Caricamento dei dati e rimozione delle duplicazioni: il codice inizia caricando un file CSV (my_dataset.csv) in un DataFrame di Pandas e rimuove le righe duplicate. Separazione di caratteristiche e target: separa il set di dati in caratteristiche (X) e nella variabile target (y). 'target' si suppone che la colonna sia la variabile target. Suddivisione in set di addestramento e test: i dati vengono suddivisi in set di addestramento e test utilizzando train_test_split. È fondamentale stratify=y garantire che le proporzioni delle classi nella variabile target (y) vengano mantenute sia nel set di addestramento che in quello di test. Questo è importante per evitare i bias, soprattutto se si dispone di un set di dati sbilanciato. Controllo della distribuzione delle classi: il codice stampa la distribuzione delle classi della variabile target nel set di addestramento prima dell'equilibrio. Identificazione delle caratteristiche: il codice identifica le caratteristiche numeriche e categoriche in base alle convenzioni di denominazione ("num_feature" e "cat_feature" nei nomi delle colonne). Questo presuppone che le colonne siano denominate in modo da distinguere chiaramente tra caratteristiche numeriche e categoriche. Un metodo più affidabile potrebbe prevedere l'ispezione diretta dei tipi di dati. Pipeline di pre-elaborazione: vengono create due pipeline:
numeric_transformer: gestisce le funzionalità numeriche. Innanzitutto, vengono imputati i valori mancanti utilizzando la media (SimpleImputer(strategy='mean')) e poi le funzionalità vengono standardizzate utilizzando StandardScaler.categorical_transformer: gestisce le caratteristiche categoriche. Imputa i valori mancanti utilizzando il valore più frequente (SimpleImputer(strategy='most_frequent')) e poi codifica le funzionalità in one-hot utilizzando OneHotEncoder(handle_unknown='ignore'). Il parametro handle_unknown='ignore' è fondamentale: gestisce le categorie non visibili nel set di test assegnando loro un vettore di zeri. ColumnTransformer:un ColumnTransformer combina le due pipeline, applicando quella appropriata a ciascun tipo di caratteristica. Trasformazione dei dati: il metodo fit_transform viene chiamato sui dati di addestramento per adattarsi ai trasformatori e trasformare i dati contemporaneamente. transform viene poi utilizzato sui dati di test per applicare le stesse trasformazioni apprese dai dati di addestramento. Per evitare la fuga di dati, è fondamentale adattarsi solo ai dati di addestramento. Equilibrazione delle classi con SMOTENC: SMOTENC (Synthetic Minority Over-sampling Technique for Nominal and Continuous features) viene utilizzata per eseguire il sovracampionamento delle classi di minoranza nei dati di addestramento. Questo elimina gli squilibri delle classi. È importante sottolineare che prende come input gli indici delle caratteristiche categoriche per gestirle in modo appropriato durante l'oversampling. Distribuzione delle classi ricampionate: il codice stampa la distribuzione delle classi del set di addestramento dopo il bilanciamento.
Risposte alle tue domande:
Ordine dei passaggi:l'ordine è molto importante. Devi:
- Dividi: suddividi in set di addestramento e test prima di qualsiasi pre-elaborazione o bilanciamento. In questo modo si evita la fuga di dati dal set di test al set di addestramento.
- Pre-elaborazione: applica i passaggi di pre-elaborazione (attribuzione e riscaling/codifica) ai set di addestramento e test. Adatta i trasformatori solo ai dati di addestramento e poi trasforma sia i dati di addestramento che quelli di test.
- Equilibrio: bilancia i dati di addestramento utilizzando solo tecniche come SMOTE. Non bilanciare mai il set di test.
Allinea in suddivisione: dato che stai bilanciando i dati di addestramento in un secondo momento utilizzando SMOTE, potresti rimuovere stratify=y da train_test_split. Tuttavia, in genere è buona norma conservarlo. La stratificazione garantisce una distribuzione rappresentativa della classe nella suddivisione iniziale, anche se in un secondo momento modifichi il bilanciamento del set di addestramento. La rimozione della stratificazione potrebbe portare a un insieme di test leggermente meno rappresentativo, ma l'impatto è solitamente minimo rispetto ai vantaggi del campionamento stratificato. Equilibrare i dati di test: no, non devi mai bilanciare i dati di test. I dati di test devono riflettere la distribuzione dei dati nel mondo reale. Bilanciandoli, aumenterebbe artificialmente le metriche delle prestazioni e fornirebbe una valutazione fuorviante della capacità di generalizzazione del modello. Dati appropriati: questo flusso di lavoro è adatto per set di dati con:
- Una combinazione di caratteristiche numeriche e categoriche.
- Valori mancanti sia nelle caratteristiche numeriche che in quelle categoriche.
- Una distribuzione non equilibrata delle classi nella variabile target.
- Un numero sufficiente di campioni per evitare il sovraadattamento dopo il sovracampionamento. SMOTE può creare campioni sintetici, ma è comunque importante disporre di punti dati originali sufficienti per apprendere pattern significativi.
In sintesi, questo codice fornisce un approccio solido e ben strutturato alla pre-elaborazione dei dati per il machine learning, gestendo in modo efficace i valori mancanti, la scalabilità, la codifica e lo squilibrio delle classi. L'ordine delle operazioni è fondamentale per evitare la fuga di dati e ottenere una valutazione del modello affidabile.
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| Modello: |
gemini-1.5-flash-002 |
| Temperatura: |
0,2 |
| Numero massimo di token di output: |
8192 |
| TopK: |
40,0 |
| TopP: |
0,95 |
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