1. 花時(shí)間理解和定義問題
人們開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)算法通常是因?yàn)樗麄冃枰鉀Q問題或回答緊迫的問題?？紤]一個(gè)電子商務(wù)零售商想知道哪些產(chǎn)品最有可能促使購物者重新購買商品的示例。在這種情況下，機(jī)器算法可能會(huì)包含有關(guān)消費(fèi)者過去購買情況和任何其他顯著購買趨勢的數(shù)據(jù)。?

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搞數(shù)據(jù)集編程的人，最終不會(huì)用到機(jī)器學(xué)習(xí)算法。從醫(yī)學(xué)到教育，各行各業(yè)都以多種方式使用人工智能 (AI)。程序員和數(shù)據(jù)科學(xué)家不一定需要在這些領(lǐng)域工作的第一手經(jīng)驗(yàn)來構(gòu)建出色的算法。但是，理想情況下，他們應(yīng)該花時(shí)間與使用它的人交談。?

那是因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)問題的定義通常是一個(gè)迭代過程，隨著人們提供更多細(xì)節(jié)而得到完善。與最終用戶的信息訪談對于更多地了解人們?nèi)绾斡龅絾栴}或需要讓機(jī)器學(xué)習(xí)為他們回答問題非常有價(jià)值。您從他們那里獲得的見解越多，就越容易理解他們的立場并創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，使機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠像每個(gè)人期望的那樣工作。

了解用戶需求后，您可以開始思考機(jī)器學(xué)習(xí)算法的不同功能以及如何應(yīng)用它們。?

2. 開始收集數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)集編程的成功需要有足夠的信息供機(jī)器學(xué)習(xí)算法使用。在此過程的早期要決定的是，相對于公開數(shù)據(jù)集中包含的信息，您將在多大程度上依賴您公司或客戶的信息。?

幸運(yùn)的是，您會(huì)找到大量有關(guān)后者的資源。美國政府還維護(hù)著一個(gè)充滿開放數(shù)據(jù)集的網(wǎng)站以供考慮。?

此步驟中的另一個(gè)考慮因素是哪種數(shù)據(jù)最有用。在為醫(yī)療保健或交通等相對廣泛的行業(yè)開發(fā)算法時(shí)，問問自己哪種信息與您使用機(jī)器學(xué)習(xí)最相關(guān)。確定您是否依賴于上一步的學(xué)習(xí)會(huì)容易得多，這需要您與將使用或直接受益于您完成的算法的人交談。?

算法做出正確預(yù)測的能力取決于它對訓(xùn)練數(shù)據(jù)中過去結(jié)果的訪問。這意味著它需要大量的信息。一個(gè)常被引用的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是，您需要大約10 倍于您的模型具有的自由度的 訓(xùn)練數(shù)據(jù)示例。

但是，這些數(shù)量可能會(huì)因個(gè)別用例而異。相反，幾乎不可能建議仍然允許您的算法良好運(yùn)行的最少信息量。通常，如果您的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括圖片或視頻，則您需要比其他類型的信息更大的數(shù)據(jù)集。?

3.清理數(shù)據(jù)
這個(gè)階段并不是機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集編程中最迷人的部分，但大多數(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)家在這上面花費(fèi)了大量時(shí)間。這是因?yàn)閿?shù)據(jù)清理的徹底程度將極大地影響生成算法的工作準(zhǔn)確性以及它是否能回答您想要和期望的問題。?

首先刪除數(shù)據(jù)集中不需要的或重復(fù)的觀察值。消除重復(fù)尤為重要，因?yàn)樗鼈兛赡軙?huì)引入偏見并影響您得出錯(cuò)誤的結(jié)論。

接下來，查找格式錯(cuò)誤——尤其是那些與數(shù)據(jù)類別相關(guān)的錯(cuò)誤。您可能會(huì)看到您正在使用的每個(gè)類別的標(biāo)題都有一個(gè)大寫字母，除了一個(gè)。在這種情況下，您希望將其修復(fù)為與其余部分具有相同的結(jié)構(gòu)。主要原因是名稱相同但大小寫不同的類別可能會(huì)被視為單獨(dú)的實(shí)例，從而影響準(zhǔn)確性。?

從數(shù)據(jù)中刪除異常值也很重要，前提是這樣做有正當(dāng)理由。不過要小心，不要操之過急。假設(shè)它不正確，您可能會(huì)在數(shù)據(jù)集中看到大量數(shù)字。但是，最好進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)查以確認(rèn)是否屬于這種情況。?

最后，正確處理丟失的數(shù)據(jù)是清理數(shù)據(jù)的重要一步。但是，這并不意味著做出假設(shè)并使用您的最佳猜測來輸入缺失的內(nèi)容。它也不涉及消除缺乏價(jià)值的信息部分。相反，解決這個(gè)常見問題的最佳方法是將該方面標(biāo)記為“缺失”。如果它是一個(gè)數(shù)字，首先將其標(biāo)記為缺失，然后用零填充。?

4.參與特征工程和選型
使用數(shù)據(jù)集編程進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的最后一個(gè)主要步驟是特征工程和選擇。它們相似但總體上與眾不同。當(dāng)您為機(jī)器學(xué)習(xí)模型添加或創(chuàng)建新變量以改進(jìn)其輸出時(shí)，就會(huì)發(fā)生特征工程。這是數(shù)據(jù)科學(xué)家 所做的主要工作。

例如，他們可能會(huì)通過將變量分解為單獨(dú)的特征或使用概率分布來轉(zhuǎn)換元素來改變數(shù)據(jù)集的組成。這些更改有助于增強(qiáng)模型的輸出。

當(dāng)數(shù)據(jù)科學(xué)家檢查模型以查看最相關(guān)的內(nèi)容并消除不必要的內(nèi)容時(shí)，就會(huì)進(jìn)行特征選擇。這是必不可少的一步，因?yàn)樗梢越档湍Ｐ瓦^度訓(xùn)練的可能性。

您將如何使用數(shù)據(jù)集編程？
數(shù)據(jù)集編程是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要組成部分，因?yàn)樗餐瑤椭惴òl(fā)揮其全部潛力。數(shù)據(jù)科學(xué)家和相關(guān)專業(yè)人士在采取這些步驟時(shí)所采取的謹(jǐn)慎態(tài)度將對使用或以其他方式與他們互動(dòng)的人產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。

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網(wǎng)頁標(biāo)題：如何在機(jī)器學(xué)習(xí)中使用數(shù)據(jù)集編程-創(chuàng)新互聯(lián)
標(biāo)題來源：http://chinadenli.net/article24/dhjoje.html

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