Нейросети практика. Джейд Картер

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ encoding с помощью функции get_dummies()

      encoded_data = pd.get_dummies(data['Тип фрукта'])

      # Объединяем преобразованные данные с исходным набором данных

      final_data = pd.concat([data, encoded_data], axis=1)

      # Выводим окончательный результат

      print(final_data)

      ```

      Результат:

      ```

      Тип фрукта Апельсин Банан Яблоко

      0 Яблоко 0 0 1

      1 Банан 0 1 0

      2 Апельсин 1 0 0

      3 Банан 0 1 0

      4 Яблоко 0 0 1

      ```

      Как видно из примера, каждая уникальная категория "Тип фрукта" была преобразована в отдельный столбец с помощью one-hot encoding. Значение 1 указывает на принадлежность фрукта к данной категории, а значение 0 – на принадлежность к другим категориям.

      – Масштабирование числовых переменных:

      Действительно, масштабирование числовых переменных является важным шагом при подготовке данных для использования в нейронных сетях. Давайте рассмотрим подробнее два распространенных метода масштабирования: стандартизацию и нормализацию.

      Стандартизация (Standardization):

      Стандартизация приводит данные к среднему значению 0 и стандартному отклонению 1. Это позволяет сделать данные более сопоставимыми и обеспечить нейронной сети более стабильное обучение. Формула стандартизации для каждого значения x выглядит следующим образом:

      x_standardized = (x – mean) / std

      где mean – среднее значение переменной, std – стандартное отклонение переменной.

      Нормализация (Normalization):

      Нормализация приводит данные к диапазону от 0 до 1. Это полезно, когда значения переменных имеют различные диапазоны и нужно обеспечить однородность масштабирования. Формула нормализации для каждого значения x выглядит следующим образом:

      x_normalized = (x – min) / (max – min)

      где min – минимальное значение переменной, max – максимальное значение переменной.

      В Python существуют различные библиотеки, такие как scikit-learn, которые предоставляют готовые методы для масштабирования данных. Ниже приведен пример использования библиотеки scikit-learn для стандартизации данных:

      ```python

      from sklearn.preprocessing import StandardScaler

      # Создаем объект StandardScaler

      scaler = StandardScaler()

      # Применяем стандартизацию к набору данных

      scaled_data = scaler.fit_transform(data)

      ```

      Аналогично можно использовать методы из библиотеки scikit-learn для нормализации данных. Примеры использования методов масштабирования в scikit-learn можно найти в их документации.– Нормализация данных: Нормализация данных является важным шагом для обеспечения стабильности и эффективности обучения нейронной сети. Нормализация может включать вычитание среднего значения и деление на стандартное отклонение или масштабирование данных в определенный диапазон значений. Нормализация данных помогает уменьшить возможное влияние выбросов и несбалансированности данных.

      – Применение других преобразований:

      Да, преобразование данных в числовой формат является СКАЧАТЬ