تبدیل و مقیاس گذاری ویژگی ها با scikit-learn
در دنیای یادگیری ماشین، تبدیل و مقیاس گذاری ویژگی ها نقشی اساسی در ارتقا کارایی و دقت مدل ایفا می کند. این فرآیند شامل تبدیل ویژگی ها به فرمتی مناسب برای الگوریتم های یادگیری ماشین و مقیاس گذاری آنها در یک محدوده مشخص می شود.
چرا تبدیل و مقیاس گذاری ویژگی ها مهم است؟
- سازگاری با الگوریتم ها: برخی از الگوریتم های یادگیری ماشین به داده هایی با مقادیر ویژگی در یک محدوده خاص حساس هستند. تبدیل و مقیاس گذاری ویژگی ها این اطمینان را حاصل می کند که داده ها در محدوده مورد انتظار الگوریتم قرار دارند.
- بهبود همگرایی: مقیاس گذاری ویژگی ها می تواند به الگوریتم های یادگیری ماشین کمک کند تا سریعتر به Lösung óptima دست یابند.
- مقایسه آسان تر ویژگی ها: مقیاس گذاری ویژگی ها مقایسه مقادیر ویژگی ها با واحدهای مختلف را آسان تر می کند.
روش های تبدیل و مقیاس گذاری:
- استانداردسازی: در این روش، مقادیر ویژگی ها به گونه ای تغییر می یابند که میانگین آنها صفر و واریانس آنها یک شود. این امر مقایسه ویژگی ها با مقادیر متفاوت را تسهیل می کند.
- مقیاس گذاری: در این روش، مقادیر ویژگی ها به یک محدوده مشخص مانند [۰, ۱] یا [-۱, ۱] تبدیل می شوند. این امر می تواند به بهبود عملکرد برخی الگوریتم های یادگیری ماشین کمک کند.
- کدگذاری داده های دسته‌ای: داده های دسته‌ای، داده هایی هستند که مقادیر آنها از مجموعه ای از مقادیر مجزا انتخاب می شوند. به عنوان مثال، جنسیت یک فرد می تواند به عنوان یک داده دسته‌ای با مقادیر “مرد” یا “زن” کدگذاری شود. برای تبدیل داده های دسته‌ای به فرمت قابل استفاده برای الگوریتم های یادگیری ماشین، از روش های مختلفی مانند کدگذاری برچسب گرم (one-hot encoding) یا کدگذاری ترتیبی (ordinal encoding) استفاده می شود.
ابزارهای scikit-learn برای تبدیل و مقیاس گذاری:
کتابخانه scikit-learn مجموعه ای از کلاس ها را برای تبدیل و مقیاس گذاری ویژگی ها ارائه می دهد، از جمله:
StandardScaler: این کلاس برای استانداردسازی مقادیر ویژگی ها به گونه ای که میانگین آنها صفر و واریانس آنها یک شود، استفاده می شود.MinMaxScaler: این کلاس برای مقیاس گذاری مقادیر ویژگی ها به محدوده [۰, ۱] استفاده می شود.OneHotEncoder: این کلاس برای کدگذاری داده های دسته‌ای با استفاده از کدگذاری برچسب گرم استفاده می شود.
مثال استفاده از scikit-learn برای استانداردسازی:
Python
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# بارگذاری داده ها
data = ...
# استانداردسازی مقادیر ویژگی ها
scaler = StandardScaler()
scaled_features = scaler.fit_transform(data)
در این مثال:
StandardScalerبرای ایجاد یک شیء استاندارد کننده جدید استفاده می شود.fit_transformبرای استانداردسازی مقادیر ویژگی ها درdataو ذخیره نتیجه درscaled_featuresاستفاده می شود.
نکات:
- انتخاب روش مناسب برای تبدیل و مقیاس گذاری ویژگی ها به نوع داده ها و الگوریتم یادگیری ماشین مورد استفاده بستگی دارد.
- کتابخانه scikit-learn ابزارهای مختلفی برای پیش پردازش داده ها ارائه می دهد که می تواند برای آماده سازی داده ها برای مدل های یادگیری ماشین استفاده شود.
- مهم است که قبل از آموزش مدل، داده ها را تبدیل و مقیاس گذاری کنید.
منابع:
