Нейросети практика. Джейд Картер

Чтение книги онлайн.

      ```python

      import pandas as pd

      # Загрузка данных

      data = pd.read_csv('data.csv')

      # Заполнение пропущенных значений медианой

      data_filled = data.fillna(data.median())

      ```

      – Заполнение наиболее частым значением: В этом методе пропущенные значения заполняются наиболее часто встречающимся значением по соответствующему признаку. Это подходит для категориальных признаков.

      ```python

      import pandas as pd

      # Загрузка данных

      data = pd.read_csv('data.csv')

      # Заполнение пропущенных значений наиболее частым значением

      data_filled = data.fillna(data.mode().iloc[0])

      ```

      Обработка пропущенных значений зависит от контекста данных и характера проблемы. Важно принимать во внимание тип данных, статистические свойства и особенности датасета при выборе метода заполнения пропущенных значений.

      7. Создание фичей:

      Фичи (features) – это характеристики или атрибуты, которые используются для описания данных и представления объектов или событий. В контексте глубокого обучения, фичи представляют собой входные данные, которые подаются на вход нейронной сети для обучения или прогнозирования.

      Фичи являются числовыми или категориальными переменными, которые содержат информацию о характеристиках или свойствах данных. Они могут быть извлечены из существующих данных или созданы на основе предварительной обработки данных.

      Например, в задаче классификации изображений, фичи могут представлять собой числовые значения, соответствующие интенсивности пикселей изображения, или высокоуровневые признаки, извлеченные из сверточных слоев нейронной сети.

      Фичи могут также включать категориальные переменные, такие как метки классов или категории, которые необходимо предсказать. В таком случае, категориальные переменные могут быть преобразованы в числовой формат, например, с использованием метода "one-hot encoding", чтобы представить каждую категорию в виде бинарного вектора.

      Важно выбрать правильные фичи, которые наиболее полно и точно описывают данные и помогают модели справиться с задачей. От выбора фичей может зависеть качество и производительность модели, поэтому требуется тщательный анализ данных и экспериментирование с различными характеристиками для достижения наилучших результатов.

      При создании фичей в рамках глубокого обучения можно использовать различные подходы для разных типов данных. Например, для текстовых данных можно применить методы векторного представления слов, такие как Word2Vec или GloVe, чтобы преобразовать слова в числовые векторы, которые сохраняют семантическую информацию. Это позволяет модели работать с текстовыми данными, используя числовые представления.

      Для изображений можно использовать предварительно обученные модели, такие как сверточные нейронные сети (CNN), для извлечения признаков из изображений. Предварительно обученные модели могут выдавать высокоуровневые признаки, которые представляют содержимое СКАЧАТЬ