Искусственный интеллект. Машинное обучение
Шрифт:
В сельском хозяйстве методы машинного обучения применяются для оптимизации процессов управления растениеводством и животноводством, прогнозирования урожайности и диагностики болезней. Они также используются для автоматизации сельскохозяйственных машин и оборудования, что способствует увеличению производительности и снижению затрат в сельском хозяйстве.
С каждым годом машинное обучение находит все больше применение в разных сферах деятельности человека. Создаются новые решения, открываются новые возможности.
Глава 2: Подготовка и Предобработка Данных
В этом разделе мы рассмотрим методы оценки качества данных и предварительного анализа, необходимые перед тем, как приступить к моделированию. Оценка качества данных является важным этапом, поскольку позволяет понять, насколько данные подходят для построения модели, а предварительный анализ помогает выявить особенности и закономерности в данных.
Перед началом визуализации и анализа данных необходимо провести их первичное изучение, что включает в себя загрузку данных и ознакомление с их структурой и содержимым. Этот этап позволяет понять, какие данные доступны, какие признаки содержатся в наборе данных и какие типы данных представлены.
Одним из основных методов визуализации распределения признаков являются гистограммы. Гистограммы представляют собой графическое представление частоты появления значений признака. Они позволяют оценить форму распределения признака и выявить наличие аномалий или выбросов, что может быть важным для последующей обработки данных.
Другим распространенным методом визуализации являются ящики с усами, или "boxplots". Ящики с усами позволяют получить информацию о центральных тенденциях распределения, таких как медиана и квартили, а также выявить наличие выбросов. Они представляют собой прямоугольник, ограниченный квартилями, с усами, которые простираются до минимального и максимального значения данных или до границ выбросов.
Для оценки взаимосвязи между признаками часто используются диаграммы рассеяния. Диаграммы рассеяния представляют собой точечное графическое представление значений двух признаков. Они позволяют оценить направление и силу связи между признаками, что может быть полезно при дальнейшем анализе данных и построении моделей.
Таким образом, проведение визуализации и анализа данных является важным шагом перед построением моделей машинного обучения, поскольку позволяет понять особенности данных, выявить потенциальные проблемы и определить подходящие методы предварительной обработки данных.
Рассмотрим примеры кода для визуализации данных с использованием библиотеки `matplotlib` в Python:
1. Пример гистограммы:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# Данные для визуализации
data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5]
# Построение гистограммы
plt.hist(data, bins=5, color='skyblue', edgecolor='black')
# Добавление названий осей и заголовка
plt.xlabel('Значение')
plt.ylabel('Частота')
plt.title('Пример гистограммы')
# Отображение графика
plt.show
```
Этот код использует библиотеку `matplotlib.pyplot` для
построения гистограммы. Для визуализации используются данные `data`, которые содержат значения признака. Гистограмма строится с помощью функции `hist`, где параметр `bins` определяет количество столбцов в гистограмме. В данном случае используется 5 столбцов. Цвет гистограммы задается параметром `color`, а цвет краев столбцов – `edgecolor`.Затем добавляются названия осей и заголовок с помощью функций `xlabel`, `ylabel` и `title`. Наконец, график отображается с помощью функции `show`.
На получившейся гистограмме мы можем увидеть распределение значений признака от 1 до 5 и их частоту в наборе данных.
2. Пример ящика с усами:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# Данные для визуализации
data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5]
# Построение ящика с усами
plt.boxplot(data)
# Добавление названий осей и заголовка
plt.xlabel('Данные')
plt.ylabel('Значение')
plt.title('Пример ящика с усами')
# Отображение графика
plt.show
```
На результате данного кода мы видим ящик с усами, который позволяет нам оценить основные статистические характеристики распределения данных.
Этот код использует библиотеку `matplotlib.pyplot` для построения ящика с усами. Данные `data` содержат значения признака, которые мы хотим визуализировать. Функция `boxplot` используется для построения ящика с усами на основе этих данных.
Затем добавляются названия осей и заголовок с помощью функций `xlabel`, `ylabel` и `title`. Наконец, график отображается с помощью функции `show`.
На получившемся графике мы видим ящик, который представляет межквартильный размах (от первого квартиля до третьего квартиля) и медиану (линия внутри ящика). Усы расширяются до самого нижнего и самого верхнего значения данных, а выбросы отображаются в виде точек за пределами усов.
3. Пример диаграммы рассеяния:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# Данные для визуализации
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
# Построение диаграммы рассеяния
plt.scatter(x, y, color='green')
# Добавление названий осей и заголовка
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('Пример диаграммы рассеяния')
# Отображение графика
plt.show
```
На результате данного кода мы видим диаграмму рассеяния, которая помогает визуализировать взаимосвязь между двумя переменными.
Этот код использует библиотеку `matplotlib.pyplot` для построения диаграммы рассеяния. Данные для визуализации представлены в виде двух списков `x` и `y`, которые содержат значения соответствующих переменных.
Функция `scatter` используется для построения диаграммы рассеяния на основе этих данных. Мы можем указать цвет точек с помощью параметра `color`.
Затем добавляются названия осей и заголовок с помощью функций `xlabel`, `ylabel` и `title`. Наконец, график отображается с помощью функции `show`.