मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, किसी मॉडल के प्रशिक्षण की सफलता में डेटा तैयारी महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। पांडा लाइब्रेरी का उपयोग करते समय, मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण के लिए डेटा तैयार करने में कई चरण शामिल होते हैं। इन चरणों में डेटा लोडिंग, डेटा सफाई, डेटा परिवर्तन और डेटा विभाजन शामिल हैं।
डेटा तैयार करने में पहला कदम इसे पांडास डेटाफ़्रेम में लोड करना है। यह किसी फ़ाइल से डेटा पढ़कर या डेटाबेस से पूछताछ करके किया जा सकता है। पांडा इस प्रक्रिया को सुविधाजनक बनाने के लिए `read_csv()`, `read_excel()`, और `read_sql()` जैसे विभिन्न फ़ंक्शन प्रदान करता है। एक बार डेटा लोड हो जाने के बाद, इसे सारणीबद्ध प्रारूप में संग्रहीत किया जाता है, जिससे हेरफेर और विश्लेषण करना आसान हो जाता है।
अगला चरण डेटा सफाई है, जिसमें लापता मानों को संभालना, डुप्लिकेट को हटाना और आउटलेर्स से निपटना शामिल है। लुप्त मानों को माध्य प्रतिनियुक्ति या आगे/पीछे भरने जैसी तकनीकों का उपयोग करके भरा जा सकता है। `डुप्लिकेट()` और `ड्रॉप_डुप्लिकेट()` फ़ंक्शंस का उपयोग करके डुप्लिकेट को पहचाना और हटाया जा सकता है। ज़ेड-स्कोर या इंटरक्वेर्टाइल रेंज (आईक्यूआर) जैसे सांख्यिकीय तरीकों का उपयोग करके आउटलेर्स का पता लगाया जा सकता है और उन्हें हटाकर या उन्हें अधिक उपयुक्त मूल्य में बदलकर नियंत्रित किया जा सकता है।
डेटा साफ़ करने के बाद अगला चरण डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन है। इसमें श्रेणीबद्ध चर को संख्यात्मक प्रतिनिधित्व में परिवर्तित करना, संख्यात्मक चर को स्केल करना और नई सुविधाएँ बनाना शामिल है। श्रेणीबद्ध चर को वन-हॉट एन्कोडिंग या लेबल एन्कोडिंग जैसी तकनीकों का उपयोग करके रूपांतरित किया जा सकता है। मानकीकरण या सामान्यीकरण जैसी तकनीकों का उपयोग करके संख्यात्मक चर को बढ़ाया जा सकता है। मौजूदा सुविधाओं को मिलाकर या उनमें गणितीय संक्रियाएँ लागू करके नई सुविधाएँ बनाई जा सकती हैं।
अंत में, डेटा को प्रशिक्षण और परीक्षण सेट में विभाजित करने की आवश्यकता है। यह अदृश्य डेटा पर प्रशिक्षित मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए किया जाता है। पांडा में `train_test_split()` फ़ंक्शन का उपयोग निर्दिष्ट अनुपात के आधार पर डेटा को प्रशिक्षण और परीक्षण सेट में यादृच्छिक रूप से विभाजित करने के लिए किया जा सकता है। यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि डेटा को इस तरह विभाजित किया जाए कि लक्ष्य चर का वितरण सुरक्षित रहे।
संक्षेप में कहें तो, पांडास लाइब्रेरी का उपयोग करके मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण के लिए डेटा तैयार करने में शामिल चरणों में डेटा लोडिंग, डेटा सफाई, डेटा परिवर्तन और डेटा विभाजन शामिल हैं। ये कदम यह सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक हैं कि डेटा मॉडल को प्रशिक्षित करने और विश्वसनीय परिणाम प्राप्त करने के लिए उपयुक्त प्रारूप में है।
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