Python For Kids · Oppitunti

Piirteiden irrottaminen datasta

Piirteiden muodostamisen perusteet

Oppitunti 5/510 vaihetta

Piirteiden irrottaminen datasta on ilmainen Python For Kids-oppitunti CoddyKitissä. Tämä on oppitunti 5/5. Voit lukea koko oppitunnin alta ilmaiseksi ja harjoitella sen jälkeen käytännössä selaimessa sisäänrakennetulla koodieditorilla ja ympäri vuorokauden käytettävissä olevan tekoälytuutorin avulla. Oppitunti kuuluu Python For Kids-oppimispolkuun, ja edistymisesi synkronoituu verkon ja CoddyKit-sovelluksen välillä. Python For Kids-kurssilla on yhteensä 5 oppituntia.

Ominaisuuksien erottaminen tiedoista

Ominaisuuksien erottamisessa raakatiedot muunnetaan ominaisuuksien joukoksi, jota koneoppimismallit voivat käyttää. Tässä oppitunnissa käsitellään ominaisuuksien muodostamisen perusteita ja yleisiä tekniikoita hyödyllisten ominaisuuksien erottamiseen tiedoista.

Piirteiden irrottaminen datasta — kuvitus 1

Mitä piirteiden erottaminen on

Piirteiden erottaminen yksinkertaistaa raakadataa tunnistamalla analyysin kannalta tärkeimmät ominaisuudet. Se vähentää datan monimutkaisuutta ja parantaa mallin suorituskykyä.

Esimerkkejä:

month- ja day-arvojen erottaminen date-sarakkeesta.
word count-arvon laskeminen tekstidatasta.

Ominaisuuksien erottaminen päivämääristä

Voitte muodostaa päivämääräsarakkeesta uusia ominaisuuksia, kuten year, month tai day, Pandasin avulla.

Esimerkki:

df['Year'] = pd.to_datetime(df['Date']).dt.year

Tekstipohjaiset piirteet

Tekstidatasta voidaan erottaa esimerkiksi seuraavia piirteitä:

Sanojen määrä: Sanojen kokonaismäärä.
Merkkien määrä: Merkkien kokonaismäärä.
Yksilölliset sanat: Yksilöllisten sanojen määrä.

Esimerkki:

df['WordCount'] = df['Text'].apply(lambda x: len(x.split()))

Kategoristen piirteiden koodaus

Muunna kategorinen data numeeriseen muotoon analyysiä varten. Yleisiä tekniikoita ovat:

One-Hot Encoding: Luo jokaiselle kategorialle binäärisen sarakkeen.
Label Encoding: Määrittää jokaiselle kategorialle yksilöllisen numeron.

Esimerkki:

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
encoder = OneHotEncoder()
encoded = encoder.fit_transform(df[['Category']])

Ominaisuuksien skaalaus

Skaalaus varmistaa, että kaikki ominaisuudet ovat suunnilleen samalla asteikolla, mikä on tärkeää monille koneoppimisalgoritmeille. Tekniikoita ovat muun muassa:

Standardointi: tietojen skaalaaminen siten, että keskiarvo on 0 ja keskihajonta 1.
Min–max-skaalaus: tietojen muuntaminen välille [0, 1].

Ominaisuuksien valinta

Ominaisuuksien valinnassa valitaan mallille tärkeimmät ominaisuudet. Tekniikoita ovat muun muassa:

Korrelaatioanalyysi: voimakkaasti korreloivien ominaisuuksien tunnistaminen.
Rekursiivinen ominaisuuksien eliminointi (RFE): vähiten merkityksellisten ominaisuuksien poistaminen vaiheittain.

Kertaus

Tässä oppitunnissa opitte seuraavista aiheista:

Piirteiden erottaminen: Raakadatan muuntaminen hyödyllisiksi piirteiksi.
Tekniikat: Päivämääräpiirteet, tekstipohjaiset piirteet ja kategorisen datan koodaus.
Piirteiden skaalaus: Piirteiden saattaminen samankaltaisille asteikoille.
Piirteiden valinta: Tärkeimpien piirteiden tunnistaminen.

Onnittelut!

Olet suorittanut oppitunnin, joka käsitteli piirteiden erottamista datasta. Jatka seuraavaan luokkaan syventääksesi osaamistasi edistyneemmistä tekoälyn käsitteistä.

Piirteiden irrottaminen datasta — kuvitus 10

Aloita maksutta

Opi Python tekoälytuutorin avulla — ilmaiseksi

Kirjoita ja suorita oikeaa koodia selaimessa, saa välitöntä apua tekoälytuutorilta ympäri vuorokauden ja jatka siitä, mihin jäit, verkossa tai sovelluksessa.

Kurssit: 22
Oppitunnit: 94

Aloita opiskelu maksutta Näytä koko kurssi

Usein kysytyt kysymykset

Onko oppitunti ”Piirteiden irrottaminen datasta” ilmainen?

Kyllä – oppitunnin ”Piirteiden irrottaminen datasta” koko tekstin voi lukea täällä verkossa ilmaiseksi. Jos haluat harjoitella interaktiivisesti sisäänrakennetulla koodieditorilla ja ympäri vuorokauden käytettävissä olevan tekoälytuutorin avulla sekä avata koko Python For Kids-kurssin, päivitä CoddyKit PROhon. Python For Kids-kurssilla on yhteensä 5 oppituntia.

Mitä opin oppitunnilla ”Piirteiden irrottaminen datasta”?

Piirteiden muodostamisen perusteet Harjoittelet Python For Kids-aihetta koodilla, jonka suoritat suoraan selaimessa. Ympäri vuorokauden käytettävissä oleva tekoälytuutori vastaa kysymyksiisi oppitunnin aikana.

Tarvitsenko kokemusta aloittaakseni Python For Kids-opiskelun?

Aiempi kokemus ei ole tarpeen. CoddyKitin Python For Kids-oppimispolku sopii vasta-alkajista edistyneisiin, joten voit aloittaa tästä tai alusta ja edetä omaan tahtiisi. Tämä on oppitunti 5/5.

Kuinka kauan ”Piirteiden irrottaminen datasta”-oppitunnin suorittaminen kestää?

Useimmat CoddyKitin oppitunnit kestävät noin 5–10 minuuttia. Jokainen oppitunti on lyhyt ja interaktiivinen, joten edistyt tasaisesti ja voit jatkaa siitä, mihin jäit – sekä verkossa että sovelluksessa.

Voinko kirjoittaa ja suorittaa koodia tällä Python For Kids-oppitunnilla?

Kyllä. Jokainen Python For Kids-oppitunti sisältää sisäänrakennetun koodieditorin, joten voit kirjoittaa ja suorittaa oikeaa koodia suoraan selaimessa ja saada välitöntä palautetta tekoälyltä – paikallista asennusta ei tarvita.

Kaikki tämän kurssin oppitunnit

← Takaisin: Python For Kids