【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】(5)数据理解

数据理解,就是理解数据。

理解数据,就是观察数据,获得更多数据的特点。

这里要对数据进行一些处理。

查看样本数据的均值、最大值、最小值、数量、标准差等;

查看更详细的数据分位数信息。

通过观察加深数据理解,为建模做准备。

延伸学习:


数据理解:深入探索与分析

在人工智能和机器学习的项目中,数据理解是至关重要的一步。它涉及到对数据集的深入探索和分析,以揭示数据的内在特性、模式、异常值以及潜在的问题。通过数据理解,我们可以更好地准备数据,为后续的建模工作奠定坚实的基础。

一、数据理解的重要性

数据理解是建模前的必要准备,它能够帮助我们:

  1. 识别数据问题:在数据集中,可能存在缺失值、异常值、重复值或格式错误等问题。通过数据理解,我们可以及时发现这些问题,并采取相应的处理措施。
  2. 了解数据分布:数据的分布特征对于选择合适的模型和算法至关重要。通过查看数据的均值、中位数、众数等统计量,我们可以初步了解数据的集中趋势和离散程度。
  3. 发现潜在关系:在某些情况下,数据集中的不同特征之间可能存在某种关联或依赖关系。通过数据理解,我们可以探索这些潜在关系,为后续的特征工程和模型优化提供线索。
  4. 评估数据质量:数据的质量直接影响模型的性能。通过数据理解,我们可以评估数据的完整性、准确性、一致性和时效性等方面,从而确保输入到模型中的数据是可靠和有效的。

二、数据理解的方法与技巧

在进行数据理解时,我们可以采用以下方法和技巧:

  1. 描述性统计:计算数据的均值、最大值、最小值、标准差等统计量,以了解数据的整体情况。这些统计量可以帮助我们初步判断数据的分布特征、离散程度和异常值情况。

    • 均值:均值是所有数据点的平均值,它反映了数据的中心位置。计算公式为:均值 = (数据1 + 数据2 + ... + 数据n) / n。
    • 最大值与最小值:最大值和最小值分别表示数据集中的最大和最小观测值。它们可以帮助我们了解数据的范围和边界。
    • 标准差:标准差衡量了数据点的离散程度。一个较小的标准差表示数据点比较接近均值,而较大的标准差则表示数据点分布较为分散。
  2. 分位数与箱线图:通过计算数据的分位数(如四分位数、十分位数等),我们可以更详细地了解数据的分布情况。同时,箱线图(Box Plot)是一种可视化工具,它展示了数据的最小值、下四分位数(Q1)、中位数(Q2)、上四分位数(Q3)和最大值,从而帮助我们直观地识别异常值和偏态分布。

箱线图(Boxplot)也称箱须图(Box-whisker Plot)、盒式图、盒状图或箱型图,是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用,常见于品质管理。它主要用于反映原始数据分布的特征,还可以进行多组数据分布特征的比 较。箱线图是利用数据中的五个统计量:最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法,它也可以粗略地看出数据是否具有有对称性,分布的分散程度等信息,特别可以用于对几个样本的比较。

  1. 数据可视化:利用柱状图、折线图、散点图等可视化工具,我们可以直观地展示数据的分布、趋势和关系。通过对比不同图表中的信息,我们可以发现数据之间的潜在规律和异常现象。

  2. 相关性分析:计算不同特征之间的相关系数(如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼秩相关系数等),以评估它们之间的线性关系强度和方向。这有助于我们了解特征之间的相互作用和影响。

  3. 特征工程:在数据理解的过程中,我们可能会发现一些对模型训练有益的新特征。通过特征构造、特征选择和特征转换等技术,我们可以增强数据的表达能力和预测性能。

三、数据理解的实践建议

在实际项目中,为了更好地进行数据理解,我们可以遵循以下建议:

  1. 从简单到复杂:先从基本的统计量和可视化开始,逐步深入到更复杂的分析和挖掘。这样可以帮助我们逐步加深对数据的理解。
  2. 保持好奇心:在探索数据时,要保持开放和好奇的心态。不要过早地做出结论或假设,而是让数据说话。
  3. 注重细节:在查看数据时,要关注每一个细节和异常现象。这些细节可能揭示了数据的重要特征或潜在问题。
  4. 与领域知识结合:在理解数据时,要结合领域知识和实际背景进行分析。这样可以帮助我们更准确地解释数据中的现象和规律。
  5. 持续学习与改进:数据理解是一个持续的过程。随着项目的进展和数据的变化,我们需要不断地更新和改进我们的理解方法和工具。

总之,数据理解是人工智能项目中不可或缺的一环。通过深入探索和分析数据,我们可以为后续的建模工作奠定坚实的基础,从而提高模型的性能和准确性。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/691547.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

体验即王道:提升B端管理系统用户体验的10大法则

大家好,我是贝格前端工场,专注于前端开发和UI设计,有需求可以私信。本篇从用户体验角度来分析管理系统如何设计和开发。 一、用户体验的重要性 B端管理系统的用户体验对于企业的成功至关重要。 提高工作效率:一个好的用户体验可…

什么是网络安全?一文了解网络安全究竟有多重要!

随着互联网的普及和数字化进程的加速,网络安全已经成为我们生活中不可或缺的一部分。然而,很多人对于网络安全的概念仍然模糊不清。 那么,什么是网络安全?它究竟有多重要呢? 一、网络安全的定义 网络安全是指保护网络…

python + requests + pytest 接口自动化测试

测试框架目录 目录名称目录内容common1.读取测试用例的方法 2.连接数据库的方法(pymysql) 3.封装自己的请求 4.封装输出日志文件 5.读取保存的数据文件 封装一些公共方法api存储测试接口case封装测试用例data存放测试数据data.xlsx 接口需要用到的字段写进Excel logs存放日志文…

Sora一出 哪里又要裁员了?

上班前夕迎来大新闻,那就是Sora了,Sora是什么,有什么牛逼之处,怎么实现的,我们跟着官方文档透露出来的一点点信息,简单的捋一捋。 一、Sora是什么 官方给出的定义是:世界模拟器。这很明显有夸大…

js 多对象去重(多属性去重)

需求中发现后端可能没有处理重复数据,这个时候前段可以直接解决。 在 JavaScript 中,可以使用 Set 数据结构来进行多对象的去重。Set 是 ES6 新引入的集合类型,其特点是元素不会重复且无序。 下面是一个示例代码,展示如何通过 S…

three.js 物体下落动画(重力加速度)

效果&#xff1a; <template><div><el-container><el-main><div class"box-card-left"><div id"threejs" style"border: 1px solid red"></div><el-button click"loopFun"> 物体下落…

【JAVA】java泛型 详解

java泛型 详解 一、参数化类型&#xff08;Parameterized Type&#xff09;&#xff1a;二. 泛型类&#xff08;Generic Class&#xff09;&#xff1a;三. 泛型方法&#xff08;Generic Method&#xff09;&#xff1a;四. 通配符类型&#xff08;Wildcard Type&#xff09;&a…

kubuntu 解决 kwallet 弹窗问题

问题 启动 kubuntu 后, 自动弹框要求验证 kwallet 的密码 查看本次启动中与 kwallet 有关的日志 $ journalctl -b | grep kwallet解决 开启 sddm/gdm 登录后自动解锁 kwallet 的功能 安装 kwallet-pam 模块 一般来说系统自带该模块 $ sudo apt install libpam-kwallet5 l…

粉笔规范词积累(发展高质量教育)

竞争激烈 基本释义 指个人与群体间为追求同一目标&#xff0c;力图赶超、胜过、压倒对方&#xff0c;如多个考试争抢少量入学名额&#xff0c;大量求职者争取少量就业岗位等。 应用场景 当资料中出现“报名入学的人数非常多&#xff0c;很难抢到一个入学名额”“求职者与招…

机器学习基础(二)监督与非监督学习

导语&#xff1a;更深入地探讨监督学习和非监督学习的知识&#xff0c;重点关注它们的理论基础、常用算法及实际应用场景。 上一节我们深入探索机器学习的根本原理&#xff0c;包括基本概念、分类及如何通过构建预测模型来应用这些理论&#xff0c;详情可见&#xff1a; 机器学…

京东数据分析|京东销售数据怎么查|京东销售数据查询软件分享!

京东销售数据分析对商家来说具有多方面的重要作用&#xff0c;主要体现在以下几个方面&#xff1a; 市场趋势分析&#xff1a; 分析京东平台上的商品销量、销售额和价格走势等数据&#xff0c;可以帮助商家了解当前市场的整体需求趋势&#xff0c;以及不同品类的季节性变化、…

面向未来的全面预算管理,财务团队应具备的技能

当企业置身于当今这个瞬息万变的市场环境中时&#xff0c;每一次的数据分析和战略决策都至关重要。财务团队作为企业提升盈利能力和保持可持续发展的核心&#xff0c;不仅要适应不同的管理需求和不断变化的市场环境&#xff0c;还需要协助企业保持竞争优势和领先地位。经济世界…

Docker中部署flink集群的两种方式

文章目录 一、概述二、准备工作三、方式一四、方式二1、准备配置文件2、执行 docker 命令 一、概述 本文将通过 2 种方式在 docker 中部署 flink standalone 集群&#xff0c;集群中共有 4 个节点&#xff0c;分别是 1 个 jobManager 节点和 3 个 taskManager 节点。方式一能快…

「函数递归小课堂」~(C语言)

先赞后看&#xff0c;不足指正! 这将对我有很大的帮助&#xff01; 所属专栏&#xff1a;C语言知识 阿哇旭的主页&#xff1a;Awas-Home page 目录 引言 1. 什么是递归&#xff1f; 2. 递归的限制条件 3. 递归应用举例 3.1 求 n 的阶乘 3.2 图例演示 3.3 代码实现 4…

基于JAVA+SpringBoot+Vue的前后端分离的电影院售票管理运营平台

✌全网粉丝20W,csdn特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师、java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌ &#x1f345;文末获取项目下载方式&#x1f345; 一、项目背景介绍&#xff1a; 该系统研究背景聚焦于…

解密短视频上火爆的“私董会”现象

关注卢松松&#xff0c;会经常给你分享一些我的经验和观点。 最近“私董会”一词再一次上了热门&#xff0c;先是一夜暴火的商业博主dada管培生翻车暴雷&#xff0c;后面是三言财经、互联网大V纷纷发表了自己的看法。 国内领先的私董会服务机构通常每年的收费都在3万元起步。…

Stable Diffusion系列(六):原理剖析——从文字到图片的神奇魔法(潜空间篇)

文章目录 LDM概述原理模型架构自编码器模型扩散模型条件引导模型图像生成过程 实验结果指标定义IS&#xff08;越大越好&#xff09;FID&#xff08;越小越好&#xff09; 训练成本与采样质量分析不带条件的图片生成基于文本的图片生成基于语义框的图片生成基于语义图的图片生成…

Open3D在点云上画直线

想在点云上做一些标识&#xff0c;发现画直线比较方便&#xff0c;下面是我画了一个三角形。可以根据自己的情况改变坐标画出不同的形状 pcd.translate(np.array([0,0,20])) points np.asarray(pcd.points) centroid points.mean(axis0) x1 length1[1] y1 centroid[1] z1…

virtualbox虚拟机运行中断,启动报错“获取 VirtualBox COM 对象失败”

文章目录 问题现象排查解决总结 问题现象 2月7日下午四点多&#xff0c;我已经休假了&#xff0c;某县的客户运维方打来电话&#xff0c;说平台挂了&#xff0c;无法访问客户是提供的一台Windows server机器部署平台&#xff0c;是使用virtualbox工具安装的CentOS7.9虚拟机和运…

Mysql事务原理与优化

概述 我们的数据库一般都会并发执行多个事务&#xff0c;多个事务可能会并发的对相同的一批数据进行增删改查操作&#xff0c;可能就会导致我们说的脏写、脏读、不可重复读、幻读这些问题。 这些问题的本质都是数据库的多事务并发问题&#xff0c;为了解决多事务并发问题&…