התפקיד של מיון ב- Machine Learning Data Preprocessing

מיון הוא אחד הפעולות הבסיסיות ביותר אך לעתים קרובות undervalued בנתונים של למידת מכונה עיבוד מוקדם יותר. בעוד מתרגלים רבים מתמקדים במיומנות, סיבולת, ובחירה תכונה, הפעולה הפשוטה לכאורה של הזמנת נתונים יכול להיות השלכות עמוקות על איכות הנתונים ומודל ביצועים.סוגיות לאחור של נתונים גולמיים לתוך רצף משמעותי מבוסס על אחד או יותר מפתחות, המאפשר חיפוש יעיל, רגולציה, דפוס זיהוי וגילוי ללא שינוי תקין, כגון נתונים מורכבים ומוצרים מתקדמים יותר, כגון נתונים מורכבים, כגון למידה מתקדמת יותר, כגון נתונים מורכבים, כגון תוצאות תקופתיים, או יותר, או יותר, כגון נתונים מורכבים, או מודלים מתקדמים, כגון מודלים מתקדמים יותר, כגון, כגון: אלגוריתמים, כגון: אלגוריתמים, כגון נתונים מורכבים, כגון נתונים מורכבים, או יותר, או יותר, כגון מודלים מתקדמים יותר, או יותר, או יותר, או יותר, כגון נתונים מורכבים, כגון נתונים מורכבים, כגון נתונים מורכבים, כגון נתונים מורכבים, כגון מודלים מתקדמים, כגון: אלגוריתמים, כגון נתונים מורכבים, כגון נתונים מורכבים, או יותר, כגון נתונים מורכבים, כגון נתונים מורכבים, כגון נתונים מורכבים, מודלים מתקדמים יותר, כגון: אלגוריתמים, כגון תוצאות למידה מורכבת, כגון: אלגוריתמים, יצירת נתונים מורכבים, כגון: אלגוריתמים של נתונים מורכבים, כגון נתונים מורכבים,

החשיבות של מיון משתרע מעבר לארגון בסיסי.הנתונים המיומנים מקל חישוב מהיר באלגוריתמים רבים, מפחיתה את הזיכרון על פני פעולות מסד נתונים, ומפשטים את זיהוי של אנומליות.עם זאת, מיון אינו כדור כסף; יש ליישם אותו באופן עסיסי על בסיס המאפיינים הספציפיים של הנתונים ואת משימת הלמידה בהישג יד.

כיצד מיון משפר את איכות הנתונים ואת ביצועי המודל

גילוי וניקוי נתונים

אחד השלבים המוקדמים ביותר בכל זרימת עבודה לעיבוד נתונים הוא ניקוי הנתונים.מיין מגלה חוסר עקביות וערכים קיצוניים כי הם בקלות להתעלם בנתונים לא מאוישים או מסודרים באופן אקראי.לדוגמה, מיון נתוני מכירות על ידי כמות העסקה יכול לחשוף באופן מיידי גבוה או נמוך יותר נתונים שיכולים לייצג שגיאות כניסה נתונים, הונאה או מקרים לגיטימיים.

מיון גם מסייע בזיהוי דפוסי ערך חסרים.כאשר עמודה עם רבים אפסים ממיין לצד עמודה מפתח, ההפצה של ערכים חסרים עשויה להיות גלויה.לדוגמה, מיון תאריך בסדרה זמן עשוי להראות כי חסרים מקרי חיישנים ממקרינים במהלך שעות ספציפיות, רמז על כשל חומרה שיטתי ולא אובדן אקראי.

הנדסה מ-MINED

נתונים מדומים פותחים את הדלת למערך עשיר של טכניקות הנדסיות תכונה שיהיו בלתי-מעשיים או בלתי אפשריים עם נתונים בלתי מאוישים.תכונות מבוססות דירוג הם דוגמה קלאסית. על ידי מיון עמודה מספרית וקביעת אחוזות או קוונטיות, אתה יוצר תכונות חדשות שלוכדות מעמד יחסי.תכונות אלה הן חזקות לערים יותר ויכולות ללכוד מערכות יחסים לא ליניאריות שיכולות לטשטשות, למשל, כדי להפוך לרמה של אחוז יותר מאשר לרמה של אנשים.

סכומי עתק, אמצעי ריצה, ותכונות lag גם מסתמכות על סדר ממונן.בהיסטוריית עסקה ממיין, אתה יכול למקם ממוצע נע של הוצאות במהלך 30 הימים האחרונים, או ליצור תכונה המדידה את הזמן מאז הרכישה האחרונה. תכונות אלה הן בלתי הולמות עבור סדרות זמן ומודלים זמניים מרשימים.ללא מיון הולם, כגון regations ייצור תוצאות כי זה לא נכון, כי תכונות אלה של דיוקים, כגון שינוי יעיל יותר.

שכנוע אלגוריתאם

אלגוריתמים רבים של למידת מכונה מנוצלים באופן פנימי כדי להאיץ את ההכשרה ואת ההיקף של עצי ההחלטות, למשל, צריך להעריך נקודות מפוצלות עבור כל תכונה.מיין את ערכי התכונה מאפשר לאלגוריתם למצוא את הסף האופטימלי בזמן ליניארי לתכונה ולא זמן quadratic. Libraries כמו XGBoost ו LightGBM מסתמכים במידה רבה על נתונים מחוסנים עבור יעיל של הבניין שלו.

אפילו בלמידה עמוקה, מיון יכול לשפר את טעינת הנתונים ויעילות אצווה.עבור רשתות עצביות חוזרות (RNN) רצף עיבוד של אורך משתנה, מיון הרצף לאורך זמן לפני שמצמצמצמצמים ⁇ ושוקקים מבוזבז. TensorFlow ו- PyTorch שניהם תומכים במינו מבוסס דלי כדי ליצור מיני-batches מאוזניים. בעוד שלא נדרש, מיון בהקשר זה ישירות, הוא מקטין את הביצועים והזיכרון עצמו, לעתים קרובות הוא ממין.

המונחים: different data contexts

סדרת זמן

הנתונים של סדרות זמן הם אולי המקרה הברור ביותר שבו מיון אינו ניתן להשגה.לזמין סדר זמני חיוני עבור כל מודל של רצף, מ ARIMA כדי להפוך את המונים על ידי פעמיםtamp מבטיח כי תכונות lag, סטטיסטיקות מתגלגלות, וזמני מחזוריים מבוסס זמן לייצר תוצאות לגיטימיות.אם הנתונים אינם מכוונים, מודל עשוי להשתמש בעתיד כדי לחזות את המידע הניטרינרגי, כמו שיטות עיבוד נתונים מיוחדים, כמו סימולציה, ופרקטיקאי זמן, כמו ביצועים מוקדמים, כמו ביצועים.

עם זאת, אפילו בתוך סדרות זמן, מיון יכול להיות מנומנם.לדוגמה, אם יש לך מספר סדרות (למשל, חיישנים קוראים ממכשירים שונים), מיון ברחבי העולם על ידי פעמיםאמפ עשוי לבודד ערכים ממכשירים שונים, לסבך פעולות המבוססות על קבוצה.במקרים כאלה, מיון צריך להתבצע בתוך כל קבוצה באמצעות אלגוריתם יציב שמשמר את הסדר היחסי הרשומות עם תקופות זהות של הבנתם.

נתונים קטיטוריים

נתונים קטגוריים עשויים להיראות פחות קריטיים מאשר מיון נתונים מספריים או זמניים, אבל זה ממלא תפקיד חשוב בקידוד וויזואליזציה.כאשר קטגוריות יש סדר טבעי (למשל, רמות חינוך: וציטוטים גבוהים בבית הספר העליון וציטוטים; וציטוטים; וציטוטים; נספח של צ'נדלר ו/או מכסות; ואלפבית; מכסות אלפביתיות; פרמטרים; סוג זה יכול להיות מתאים לדגום נכון לדגום או לדגום, או לטיפוס טיפוסי, או פשוט לא מתאים, אם כן, אם כן, או לא יכול להיות בעל תכונות טיפוסיות, או טיפוסיות, אם כן, אם כן, אם כן, אם כן, או לא ניתן לתקן, אם כן, או לא ניתן לתקן, או לא ניתן לתקן, אם כן, או פשוט לא ניתן לתקן את הדוגמא, אם כן, או לקטגוריות טיפוסיות, אם כן, או לקטגוריות התנהגותיות, או לקטגוריות טיפוסיות טיפוסיות טיפוסיות טיפוסיות טיפוסיות טיפוסיות טיפוסיות, אם כן, אם כן, אם כן, אם כן, אם כן, אם כן, אם כן, אם כן, אם כן, אם כן, אם כן, אם כן, אם כן, אם כן, אם כן, אם כן,

מיון תכונות קטגוריות גם מסייע בניתוח נתונים של מחקר. a bar Plot of sorted Category תדרים קטגוריה מגלה במהירות שיעורים דומיננטיים זנבות ארוכים. מידע זה מדריך החלטות על איזון מעמד, סף קטגוריות נדירות, או בחירה בין חד פעמי והמטרה קידוד.בסיכום, אפילו עבור נתונים לא-numeric, מיון משמש ככלי לייצור תובנה והצגת תכונה.

נתונים נומריים

נתונים נומריים לעתים קרובות עוברים מיון עבור קנה מידה, בינינג ונורמליזציה.לדוגמה, כאשר יישום דחיסה ממותגת, המניין והמקס מוקעים על פני כל הטווח המסוגן.מיין מקל לזהות ערכים קיצוניים שעשויים לעוות את הסקאלה. בדומה, פירוק (binning) של משתנה מתמשך לתוך גודל שווה דורש להקליד את הערכים כדי לקבוע גבולות חד-ממדיים, אשר משמש גם למקרים מצטברים (שלבים) של התפלגות (ב) של התפלגות) של שינוי מתמשך של שינוי קבוע של התפלגות (ב) של שינוי קבוע של שינוי קבוע בגודל שווה בגודל שווה ערך זהה-ממדיים (שלבים (ביניהם של התפלגות) של התפלגות) של התפלגות (ב) של התפלגות) של שינוי קבוע לדרגה התפלגות תאים לא אחידים (ביניים) של התפלגות התפלגות (ביניהם של התפלגות) של משתנה לדרגה התפלגות תאים לא אחידים למשתנים באופן קבוע למשתנים באופן קבוע בגודל שווה בגודל שווה ערך שווה ערך זההמקבילה, כמו גם להבדלים קבועים למשתנים, כלומר, כלומר, אשר משמש להבדלים קבועים למשתנים קבועים למשתנים קבועים לרמה מסוימת, כלומר, כלומר,

נתונים מספריים מדומים גם מאפשרים טיפול יוצא דופן חזק באמצעות טכניקות כמו ניצחונות (מגבילים קיצוניות) ללא מיון, מציאת, למשל, 1st ו 99th%iles ידרוש מספר עוברים או אלגוריתמים לא יעילים.מיין פעם ולאחר מכן אינדקס לתוך מערך מספק O(1)% מראה. עבור נתונים גדולים, אלגוריתמים משוערים (למשל, באמצעות ירידה מהירה), או ירידה מהירה יותר).

בחירת האלגואטרים הנכונים

Algorithm Complexity ו-Stability

הבחירה של אלגוריתם מיון יכולה להשפיע באופן דרמטי על זמן עיבוד, במיוחד על נתונים גדולים.אלגוריתמים נפוצים כוללים מהירות, מיזוגsort, ו heapsort, כל אחד עם זמן שונה ומאפיינים חללים. Quicksort (O(n logn) ממוצע, O(nFLT:02FLT:1) הגרוע ביותר הוא בדרך כלל הפרקטיקה המהירה ביותר עבור רכיבי זיכרון שימושיים יותר ו nfir) אפילו לא קבועים עבור ⁇ squaret שימושים רבים.

יציבות הופכת חשובה כאשר מיון נתונים עם מספר מפתחות.לדוגמה, אם אתה ראשון סוג על ידי תזמון ולאחר מכן על ידי מזהה משתמש, סוג יציב מבטיח כי בתוך כל מזהה משתמש, רשומות נשאר מסונולוגי.סוג לא יציב יאבד את ההזמנה הכרונולוגית בין רשומות עם אותו מזהה משתמש.בסביבות Python ו R, סוגים יציבים הם ברירת מחדל (למשל, ביצועים מהירים יותר).

עקבו אחרי Large Datasets

כאשר נתונים עולים על RAM זמין, טכניקות מיון חיצוניות הופכות הכרחיות.ממזג חיצוני מחלק נתונים לחתיכות שמתאימות לזיכרון, סוגים של כל נתח, ואז ממזג אותם באמצעות I / O. מסגרות כמו Apache Hadoop ו Spark ליישם מיון מבוזר עבור נתונים בקנה מידה terabyte. אפילו בתוך מכונה אחת, ספריות כמו FLT2 מציעים זיכרון מפה למערך גדול יותר של נתונים מדומים לחלוטין.

שיקול מתקדם יותר הוא השימוש ברשתות מיון או GPU-accelerated סוג של ספריות GPU מודרניות (למשל, cuDF) יכול למיין מיליארדי שורות בשניות, באופן דרמטי מאיץ צינורות preprocessing preprocessing.עם זאת, העברת נתונים בין CPU ו GPU יכול להיות צוואר הנדסה, כך גישות היברידיות לעתים קרובות לפני GPU ולבצע ולאחר מכן ביצועים חיוניים של Cregsides, כמו גם מחשוב יעיל יותר.

« « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

למרות היתרונות שלה, מיון יכול להציג בעיות אם חלות ללא טיפול.סיכון גדול אחד הוא דליפת נתונים.מיין את כל הנתונים לפני פיצול לתוך הכשרה ומבחן קבוצות יכול לאפשר מידע ממבחן כדי להשפיע על תכונות הכשרה, במיוחד כאשר מיון משפיע על סדר שורות המשמשות עבור סיכות חוצה-פעפיים או פיצול פוטנציאלי.כלל האגודל הוא רק לאחר הרכבת / התפצל, או להשתמש בהסתברות אקראית כי הימנעות הסדרת.

עוד נפילה היא חישוב מיותר.לא כל אלגוריתם מרוויח מהנתונים המדומים.לדוגמה, נבי ביירס ומודלים ליניאריים הם אגנוסטיים; מיון מוסיף בכוונה ללא שיפור דיוק או מהירות. בדומה, יערות אקראיים לעתים קרובות לבצע פיצולים על תת-תחומים אקראיים ללא ניצול סדר מתואם, כך presorting קבוצות אימון גדולות עשוי לבזבז זמן.

מיון יכול גם להסוות דפוסים חשובים.לדוגמה, אם אתה ממיין על ידי משתנה מטרה באופן בלתי נמנע במהלך הנדסה תכונה, אתה יכול ליצור פריטים שנראים חיזוי אבל למעשה בגלל מיון עצמו.זה מסוכן במיוחד כאשר מחשוב מתגלגל סטטיסטיקות או תכונות lag על מטרה כי כבר ממיין arbitrbitrbitrbitrbitrbitrbitrbitrbitrbitrbitrbitrly. תמיד לוודא כי המפתח הוא תכונה לגיטימית (למשל, פעמים, מזהה, מזהה, זיהוי טבעי, אמת, אמת, אמת, אמת, אמת, ו-ה, לא, אמת, אמת, ו-ה, לא, אמת, אמת, לא, לא, לא, זה לא, זה לא, תיקון, זה לא בסדר טבעי, זה לא חוקי, זהה, זהה, זה לא, זה לא, זהה, זה נכון, זהההההההה, זה לא בסדר טבעי, זה לא חוקי, זה נכון, זה לא חוקי).

המלצות מעשיות למיין ב-ML Pipelines

  • (FLT:0) Sort לאחר רכבת / עדות פיצול:FreaLT:1) בצע כל פעולות מיון באופן עצמאי על אימון ובדיקות כדי למנוע דליפה.עבור סדרת זמן, להשתמש בפיצול כרונולוגי וסוג על ידי פעמים דגימה בתוך כל סט.
  • (ב) ,0) ,Use יציב סוגים: FLT:1 כאשר משלבים מספר מפתחות, להסתמך על אלגוריתמים יציבים (מרצ'וסטס) כדי לשמר סדר משני.
  • (ב) ,0) ,5 (ב) , ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) ויקרא: כ"כ: (ב) ,ב) ,ב[[1924]], ב[[1924]], [[1924]], [[1924]], [[1924]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]]]], [[1924]]]]]]
  • (FLT:0) הנחה של סדר סדר סדר: FIRLT:1 וודא כי צינורות מציינים במפורש את המפתח והסדר (כמתחילה / נפילה) כך הצרכנים מטהר מבינים את הסדר הנתונים.
  • (FLT:0)Test עם וללא מיון:FreaLT:1 אלגוריתמים שבהם מיון הוא אופציונלי (למשל, מודלים המבוססים על עץ), להפעיל A / B בדיקות כדי לראות אם מיון למעשה משפר מהירות או דיוק.

המונחים: Robust ML Preprocessing

מיון הוא הרבה יותר מאשר ניתוח מדעי; זה צעד טרום-מעבד אסטרטגי המשפיע ישירות על איכות נתונים, תכונה הנדסה, יעילות אלגוריתמית, ובסופו של דבר ביצועים מודל. כאשר מיושם כראוי, מיון מאפשר נתונים נקיים, תכונות אינפורמטיביות יותר, ואימון מהיר יותר.כאשר מטעה, הוא מציג פסולת חישובית, דליפה ודפוסי מטעה.

בעוד שספירת הנתונים ממשיכה להתפוצץ, מיון נשאר כלי בסיסי בארסנל של מדעני הנתונים. מאסטרינגואנסים שלה, מבחירת אלגוריתם לתכנון צינורות, מפריד מתרגלים יעילים מאלה נאבקים עם סקאלות.על ידי ביצוע התרגילים הטובים ביותר המפורטים לעיל ולהישאר מאויש לדרישות ספציפיות של כל פרויקט, אתה יכול לרתום כדי לבנות מערכות למידה חזקות יותר ומבצעיות יותר.