Wie bereitet man Daten vor dem Training vor und bereinigt sie?
Im Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere bei der Arbeit mit Plattformen wie Google Cloud Machine Learning, ist die Vorbereitung und Bereinigung von Daten ein entscheidender Schritt, der sich direkt auf die Leistung und Genauigkeit der von Ihnen entwickelten Modelle auswirkt. Dieser Prozess umfasst mehrere Phasen, von denen jede darauf ausgelegt ist, sicherzustellen, dass die für das Training verwendeten Daten von hoher Qualität, relevant und für die beabsichtigte maschinelle Lernaufgabe geeignet sind. Lassen Sie uns die umfassenden Schritte betrachten, die zur Vorbereitung und Bereinigung von Daten vor dem Training eines maschinellen Lernmodells erforderlich sind.
Die Bedeutung der Datenaufbereitung und -bereinigung verstehen
Datenaufbereitung und -bereinigung sind grundlegende Schritte in der Machine-Learning-Pipeline. Die Qualität Ihrer Daten kann die Leistung Ihrer Machine-Learning-Modelle erheblich beeinflussen. Schlecht aufbereitete Daten können zu ungenauen Modellen führen, während gut aufbereitete Daten die Modellgenauigkeit verbessern, die Trainingszeit verkürzen und die Interpretierbarkeit der Ergebnisse verbessern können. Der Prozess der Datenaufbereitung und -bereinigung ist iterativ und muss möglicherweise während des gesamten Lebenszyklus der Modellentwicklung mehrmals wiederholt werden.
Schritte zur Datenaufbereitung und -bereinigung
1. Datenerfassung und -integration
Der erste Schritt bei der Datenaufbereitung besteht darin, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln. Dazu können Datenbanken, Tabellenkalkulationen, APIs, Web Scraping, IoT-Geräte und mehr gehören. Nach der Erfassung müssen die Daten in einen einzigen Datensatz integriert werden. Während der Integration ist es wichtig sicherzustellen, dass die Daten aus verschiedenen Quellen kompatibel und konsistent sind. Dabei müssen möglicherweise Probleme wie unterschiedliche Datenformate, Maßeinheiten und Datentypen gelöst werden.
Beispiel: Angenommen, Sie erstellen ein Vorhersagemodell für die Kundenabwanderung und verwenden dafür Daten aus mehreren Abteilungen wie Vertrieb, Support und Marketing. Sie müssten diese Datensätze zu einem zusammenhängenden Datensatz zusammenführen, der eine ganzheitliche Sicht der Customer Journey darstellt.
2. Datenreinigung
Bei der Datenbereinigung geht es darum, Fehler und Inkonsistenzen im Datensatz zu identifizieren und zu korrigieren. Dieser Schritt ist wichtig, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Daten sicherzustellen. Zu den Aufgaben der Datenbereinigung gehören:
- Umgang mit fehlenden Werten: Fehlende Daten können aus verschiedenen Gründen auftreten, z. B. aufgrund von Dateneingabefehlern, Gerätefehlern oder Datenbeschädigungen. Zu den gängigen Strategien für den Umgang mit fehlenden Werten gehören:
- Streichung: Entfernen von Datensätzen mit fehlenden Werten, wenn diese nur wenige sind und den Datensatz nicht wesentlich beeinflussen.
- Zurechnung: Ausfüllen fehlender Werte mithilfe statistischer Methoden wie Mittelwert, Median oder Modus oder mithilfe anspruchsvollerer Techniken wie K-Nearest-Neighbors oder Regressionsimputation.
- Duplikate entfernen: Doppelte Datensätze können die Analyse verfälschen und sollten identifiziert und entfernt werden. Dies ist insbesondere bei Datensätzen wichtig, bei denen jeder Datensatz eine eindeutige Entität darstellen sollte.
- Korrigieren von Inkonsistenzen: Hierbei handelt es sich um die Standardisierung von Dateneinträgen, die einheitlich sein sollten, wie etwa Datumsformate, kategorische Beschriftungen oder Groß-/Kleinschreibung.
Beispiel: In einem Datensatz mit Kundeninformationen können in der Spalte „Alter“ fehlende Werte auftreten. Sie können diese fehlenden Werte mit dem Durchschnittsalter des Datensatzes auffüllen, um die Verteilung beizubehalten.
3. Datenumwandlung
Bei der Datentransformation werden Daten in ein für die Analyse und Modellierung geeignetes Format umgewandelt. Dieser Schritt kann Folgendes umfassen:
- Normalisierung und Standardisierung: Diese Techniken werden verwendet, um numerische Merkmale auf einen gemeinsamen Bereich oder eine gemeinsame Verteilung zu skalieren, was besonders wichtig für Algorithmen ist, die auf die Merkmalsskalierung empfindlich reagieren, wie etwa Support Vector Machines oder K-Means-Clustering.
- Normalisierung: Neuskalieren von Features auf einen Bereich von [0, 1] mithilfe der Min-Max-Skalierung.
- Standardisierung: Transformieren von Features, sodass der Mittelwert 0 und die Standardabweichung 1 beträgt.
- Kodierung kategorialer Variablen: Algorithmen für maschinelles Lernen erfordern numerische Eingaben. Daher müssen kategoriale Variablen in numerische Werte umgewandelt werden. Zu den Techniken gehören:
- Etikettencodierung: Zuweisen einer eindeutigen Ganzzahl zu jeder Kategorie.
- One-Hot-Codierung: Erstellen binärer Spalten für jede Kategorie. Dies ist vorzuziehen, wenn zwischen den Kategorien keine ordinale Beziehung besteht.
- Feature-Entwicklung: Erstellen neuer Features oder Ändern vorhandener Features, um die Modellleistung zu verbessern. Dies kann Folgendes beinhalten:
- Polynomfunktionen: Generieren von Interaktionstermen oder Polynomtermen aus vorhandenen Features.
- Binning: Konvertieren kontinuierlicher Variablen in kategorische Variablen durch Gruppieren in Behälter.
Beispiel: In einem Datensatz mit einer Spalte „Stadt“, die kategorische Daten enthält, können Sie One-Hot-Encoding verwenden, um binäre Spalten für jede Stadt zu erstellen, sodass das Modell diese als numerische Eingaben interpretieren kann.
4. Datenreduzierung
Datenreduktionstechniken werden verwendet, um das Datenvolumen zu reduzieren und gleichzeitig die Integrität der Daten zu wahren. Dies kann die Rechenleistung und die Modellleistung verbessern. Zu den Methoden gehören:
- Reduzierung der Dimensionalität: Techniken wie die Hauptkomponentenanalyse (PCA) oder die t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) werden verwendet, um die Anzahl der Merkmale zu reduzieren und gleichzeitig die Varianz oder Struktur in den Daten beizubehalten.
- Merkmalsauswahl: Identifizieren und Beibehalten nur der relevantesten Merkmale basierend auf statistischen Tests, Korrelationsanalysen oder modellbasierten Wichtigkeitsmessungen.
Beispiel: Wenn ein Datensatz 100 Merkmale enthält, kann dieser mithilfe der PCA auf eine kleinere Menge von Hauptkomponenten reduziert werden, die den Großteil der Varianz erfassen. Auf diese Weise wird das Modell ohne nennenswerten Informationsverlust vereinfacht.
5. Datenaufteilung
Vor dem Trainieren eines Machine-Learning-Modells müssen die Daten unbedingt in separate Sets für Training, Validierung und Test aufgeteilt werden. Dadurch wird sichergestellt, dass die Leistung des Modells anhand unbekannter Daten bewertet werden kann, wodurch das Risiko einer Überanpassung verringert wird.
- Trainingsset: Der Teil der Daten, der zum Trainieren des Modells verwendet wird.
- Validierungssatz: Eine separate Teilmenge, die zum Optimieren der Modellparameter und zum Treffen von Entscheidungen zur Modellarchitektur verwendet wird.
- Testset: Eine letzte Teilmenge, die zur Bewertung der Leistung des Modells nach Training und Validierung verwendet wird.
Eine gängige Vorgehensweise ist die Verwendung einer Aufteilung von 70-15-15. Dies kann jedoch je nach Größe des Datensatzes und den spezifischen Anforderungen des Projekts variieren.
6. Datenerweiterung
Bei bestimmten Datentypen, insbesondere Bildern und Texten, kann die Größe des Trainingsdatensatzes durch Datenerweiterung künstlich erhöht werden, indem modifizierte Versionen vorhandener Daten erstellt werden. Dies kann dazu beitragen, die Robustheit und Generalisierung des Modells zu verbessern. Zu den Techniken gehören:
- Bildvergrößerung: Anwenden von Transformationen wie Drehung, Skalierung, Spiegeln und Farbanpassung, um neue Trainingsbeispiele zu erstellen.
- Texterweiterung: Verwenden von Techniken wie Synonymersetzung, zufälliger Einfügung oder Rückübersetzung zum Generieren neuer Textdaten.
Beispiel: Bei der Klassifizierung von Bildern können Sie die Bilder zufällig drehen und spiegeln, um einen vielfältigeren Trainingssatz zu erstellen und so dem Modell dabei zu helfen, unbekannte Daten besser zu verallgemeinern.
Tools und Plattformen zur Datenaufbereitung und -bereinigung
Google Cloud bietet mehrere Tools und Dienste, die die Datenaufbereitung und -bereinigung erleichtern:
- Google Cloud Dataprep: Ein visuelles Tool zum Erkunden, Bereinigen und Vorbereiten von Daten für die Analyse. Es bietet eine intuitive Benutzeroberfläche und automatisierte Vorschläge zur Optimierung des Datenvorbereitungsprozesses.
- BigQuery: Ein vollständig verwaltetes, serverloses Data Warehouse, das schnelle SQL-Abfragen für große Datensätze ermöglicht. Es kann zur Vorverarbeitung und Bereinigung von Daten verwendet werden, bevor diese in Modelle für maschinelles Lernen eingespeist werden.
- Cloud Datalab: Ein interaktives Tool zur Datenexploration, -analyse und -visualisierung, mit dem Daten mit Python und SQL vorbereitet und bereinigt werden können.
- Cloud-Datenfluss: Ein vollständig verwalteter Dienst für die Stream- und Batch-Datenverarbeitung, mit dem komplexe Datenaufbereitungs-Pipelines erstellt werden können.
Der Prozess der Datenaufbereitung und -bereinigung ist ein wichtiger Bestandteil des Machine-Learning-Workflows. Er umfasst mehrere Schritte, darunter Datenerfassung, -bereinigung, -transformation, -reduzierung, -aufteilung und -erweiterung. Jeder Schritt erfordert sorgfältige Überlegung und die Anwendung geeigneter Techniken, um sicherzustellen, dass die Daten von hoher Qualität sind und sich zum Trainieren robuster und genauer Machine-Learning-Modelle eignen. Durch die Nutzung von Tools und Plattformen wie denen von Google Cloud können Datenwissenschaftler und Machine-Learning-Ingenieure diesen Prozess rationalisieren und optimieren, was letztendlich zu einer effektiveren und effizienteren Modellentwicklung führt.
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