Trong thế giới ngày nay, dữ liệu đóng một vai trò trung tâm trong việc đưa ra quyết định và chiến lược kinh doanh, khoa học, và công nghệ. Xử lý, phân tích, và trực quan hóa dữ liệu không chỉ giúp chúng ta hiểu được thông tin ẩn sau dữ liệu khổng lồ mà còn mở ra cánh cửa cho việc khám phá kiến thức và thông tin giá trị, từ đó đưa ra các quyết định sáng suốt. Với sự phát triển của công nghệ và các công cụ chuyên biệt, việc xử lý dữ liệu từ việc thu thập, làm sạch, biến đổi đến phân tích và trực quan hóa trở nên dễ dàng và tiếp cận được với mọi người. Dù bạn là một nhà khoa học dữ liệu, một nhà phân tích kinh doanh, hay chỉ đơn giản là một người yêu thích dữ liệu muốn khám phá thông tin, việc nắm vững các kỹ thuật xử lý, phân tích, và trực quan hóa dữ liệu sẽ trở nên vô cùng quan trọng. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ đi sâu vào quy trình xử lý dữ liệu, từ cách thức làm sạch và chuẩn bị dữ liệu, đến việc áp dụng các phương pháp phân tích thống kê và máy học, cuối cùng là biểu đạt dữ liệu thông qua các hình thức trực quan hóa đa dạng, giúp thông tin trở nên sinh động và dễ hiểu hơn.
Tiền xử lý dữ liệu trong Học máy Python
Tiền xử lý dữ liệu là bước không thể thiếu trong quá trình xây dựng các mô hình Máy học. Chất lượng và cách thức dữ liệu được chuẩn bị có ảnh hưởng lớn đến khả năng và hiệu suất của mô hình. Các thuật toán Máy học thường yêu cầu dữ liệu đầu vào tuân theo một định dạng nhất định và không chứa giá trị thiếu hay bất kỳ lỗi nào. Trong Python, thư viện scikit-learn (sklearn) cung cấp một loạt các công cụ mạnh mẽ cho việc tiền xử lý dữ liệu, từ việc chuẩn hóa, chia tỷ lệ dữ liệu đến mã hóa nhãn và binarizing dữ liệu.
Thay Đổi Quy Mô Dữ Liệu
Trong nhiều tình huống, các thuộc tính của dữ liệu được đo lường ở các tỷ lệ khác nhau, điều này có thể gây khó khăn cho một số thuật toán máy học. Để giải quyết vấn đề này, chúng ta có thể áp dụng chuẩn hóa, một quá trình chia tỷ lệ các thuộc tính sao cho giá trị của chúng nằm trong một phạm vi cố định, thường là từ 0 đến 1. Phương pháp phổ biến là sử dụng MinMaxScaler từ scikit-learn.
import pandas, scipy, numpy from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler df=pandas.read_csv( 'http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red.csv',sep=';') array=df.values #Separating data into input and output components x=array[:,0:8] y=array[:,8] scaler=MinMaxScaler(feature_range=(0,1)) rescaledX=scaler.fit_transform(x) numpy.set_printoptions(precision=3) #Setting precision for the output rescaledX[0:5,:]
Chuẩn Hóa Dữ Liệu
Chuẩn hóa dữ liệu giúp chuyển đổi các thuộc tính có phân phối Gaussian với các phương tiện và độ lệch chuẩn khác nhau thành phân phối Gaussian chuẩn với giá trị trung bình là 0 và độ lệch chuẩn là 1. Điều này thường được thực hiện bằng cách sử dụng StandardScaler.
Hãy lấy một ví dụ.
from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler=StandardScaler().fit(x) rescaledX=scaler.transform(x) rescaledX[0:5,:]
Đối với việc chuẩn hóa dữ liệu, mục tiêu là điều chỉnh độ dài của mỗi quan sát về 1. Điều này thường được thực hiện bằng Normalizer.
Trong tác vụ này, chúng tôi bán lại mỗi quan sát thành độ dài 1 (một đơn vị chuẩn). Đối với điều này, chúng tôi sử dụng lớp Normalizer. Hãy lấy một ví dụ.
from sklearn.preprocessing import Normalizer scaler=Normalizer().fit(x) normalizedX=scaler.transform(x) normalizedX[0:5,:]
Binarizing Dữ Liệu
Binarization là quá trình chuyển đổi dữ liệu bằng cách sử dụng một ngưỡng nhất định, tất cả các giá trị trên ngưỡng này được đánh dấu là 1 và tất cả giá trị dưới hoặc bằng ngưỡng được đánh dấu là 0. Binarizer là công cụ hữu ích trong việc thực hiện tác vụ này.
Hãy lấy một ví dụ.
from sklearn.preprocessing import Binarizer binarizer=Binarizer(threshold=0.0).fit(x) binaryX=binarizer.transform(x) binaryX[0:5,:]
Điều này đánh dấu 0 trên tất cả các giá trị bằng hoặc nhỏ hơn 0 và đánh dấu 1 trên các giá trị còn lại. Khi bạn muốn biến xác suất thành giá trị rõ ràng, chức năng này rất hữu ích.
Loại Bỏ Giá Trị Trung Bình
Loại bỏ giá trị trung bình từ mỗi đặc trưng làm cho nó có trung bình bằng 0, giúp loại bỏ bất kỳ sự thiên vị nào trong dữ liệu và làm cho mô hình đáng tin cậy hơn.
Chúng tôi có thể xóa giá trị trung bình khỏi mỗi đối tượng địa lý để căn giữa nó bằng 0.
from sklearn.preprocessing import scale data_standardized=scale(df) data_standardized.mean(axis=0)
Hot Encoding và Label Encoding
Trong quá trình xử lý dữ liệu phân loại, việc chuyển đổi các nhãn từ thành số (label encoding) và biến đổi đối tượng địa lý thành một vectơ k-chiều với one-hot encoding là cần thiết cho việc huấn luyện mô hình máy học, giúp các thuật toán dễ dàng “hiểu” được dữ liệu.
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder encoder=OneHotEncoder() encoder.fit([[0,1,6,2], [1,5,3,5], [2,4,2,7], [1,0,4,2] ])
Hãy lấy một ví dụ.
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder label_encoder=LabelEncoder() input_classes=['Havells','Philips','Syska','Eveready','Lloyd'] label_encoder.fit(input_classes)
for i,item in enumerate(label_encoder.classes_): print(item,'-->',i)
labels=['Lloyd','Syska','Philips'] label_encoder.transform(labels)
label_encoder.inverse_transform(label_encoder.transform(labels))
Thông qua các phương pháp tiền xử lý này, dữ liệu thô được chuyển đổi thành tập dữ liệu sạch, mang lại cơ sở vững chắc.
Phân tích dữ liệu trong Machine learning Python
Phân tích dữ liệu là bước quan trọng trong quy trình làm việc của Machine Learning, giúp chúng ta hiểu rõ hơn về bản chất và cấu trúc của tập dữ liệu mà chúng ta đang làm việc. Python, với sự hỗ trợ của thư viện pandas, cung cấp một loạt các công cụ mạnh mẽ cho việc này. Bắt đầu từ việc tải dữ liệu và diễn giải các thông số thống kê cơ bản của tập dữ liệu, đến nhóm và phân tích dữ liệu dựa trên các biến cụ thể, mỗi bước đều mang lại cái nhìn sâu sắc về dữ liệu mà bạn đang xử lý.
Mô Tả Tập Dữ liệu
Phương thức describe() trong pandas giúp cung cấp một bức tranh tổng quan về các đặc tính thống kê của tập dữ liệu bao gồm số lượng (count), giá trị trung bình (mean), độ lệch chuẩn (std), giá trị nhỏ nhất (min), giá trị lớn nhất (max), và các phân vị khác nhau. Đây là cách hiệu quả để nhanh chóng nhận biết về phạm vi và phân bố của các biến.
df.describe()
Hình Dạng của Tập Dữ liệu
Sử dụng shape cho phép bạn hiểu về kích thước của tập dữ liệu, bao gồm số lượng hàng (các quan sát) và cột (các biến). Điều này quan trọng trong việc xác định quy mô dữ liệu bạn đang làm việc và lên kế hoạch cho các bước tiếp theo.
df.shape
Trích Xuất Dữ liệu
Để xem một phần của tập dữ liệu, phương thức head() có thể được sử dụng để trích xuất số lượng hàng đầu tiên. Ví dụ, df.head(10) sẽ hiển thị 10 hàng đầu tiên của tập dữ liệu, cung cấp một cái nhìn nhanh về cấu trúc dữ liệu và giá trị của mỗi biến.
df.head(10)
Thao Tác Trên Biến
Pandas cũng cung cấp khả năng thực hiện các phân tích và thao tác dữ liệu dựa trên biến cụ thể. Sử dụng groupby() cho phép bạn nhóm dữ liệu dựa trên một hoặc nhiều biến và thực hiện các thao tác thống kê trên mỗi nhóm. Ví dụ, nếu muốn biết số lượng vang theo từng cấp độ chất lượng, bạn có thể sử dụng:
df.groupby('quality').size()
Qua việc phân tích và khám phá dữ liệu ban đầu, bạn sẽ có được hiểu biết sâu sắc về các tính năng, giúp định hình chiến lược xử lý và phân tích dữ liệu tiếp theo. Việc nhận biết và hiểu rõ về dữ liệu là bước đầu tiên và cơ bản nhất trong bất kỳ dự án Machine Learning nào, đặt nền móng cho việc xây dựng các mô hình dự đoán chính xác và hiệu quả.
Trực quan hóa các dữ liệu đơn biến trong Python Machine Learning
Trực quan hóa dữ liệu là một phần không thể thiếu trong quy trình phân tích dữ liệu, đặc biệt khi làm việc với Machine Learning trong Python. Thông qua việc sử dụng các thư viện mạnh mẽ như pandas và Matplotlib, chúng ta có thể tạo ra các biểu đồ và đồ thị giúp hiểu rõ hơn về dữ liệu. Điều này không chỉ giúp chúng ta phát hiện các xu hướng, mẫu, và ngoại lệ trong dữ liệu mà còn hỗ trợ trong việc đưa ra các quyết định liên quan đến xử lý và mô hình hóa dữ liệu cho các tác vụ Machine Learning.
Biểu Đồ Histogram
Biểu đồ Histogram là một công cụ trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ, cho phép chúng ta nhanh chóng đánh giá phân phối của một biến đơn lẻ bằng cách nhóm dữ liệu thành các “bin” hoặc “thùng”. Số lượng quan sát trong mỗi thùng cung cấp cái nhìn trực quan về mật độ và phân bố của dữ liệu, từ đó giúp chúng ta nhận diện được các đặc điểm như phân phối Gaussian, lệch, hay phân phối hàm mũ, cũng như các ngoại lệ tiềm ẩn.
import matplotlib.pyplot as plt df.hist() plt.show()
Biểu Đồ Mật Độ
Biểu đồ mật độ, hay còn gọi là “Kernel Density Estimate (KDE)”, cung cấp một cái nhìn liền mạch và trừu tượng hóa hơn về phân phối của dữ liệu, nơi mỗi thùng histogram được thay thế bằng một đường cong mịn. Điều này giúp chúng ta dễ dàng nhận diện phân phối dữ liệu mà không cần phải phụ thuộc hoàn toàn vào cách chia bin của histogram.
df.plot(kind='density', subplots=True, sharex=False) plt.show()
Biểu Đồ Box và Whisker
Biểu đồ Box và Whisker, hay còn gọi là biểu đồ hộp, tóm tắt cách phân phối của từng thuộc tính bằng cách sử dụng “tứ phân vị”. Đường trung vị, hộp từ phân vị thứ 25 đến phân vị thứ 75, và “râu” (whiskers) mở rộng từ hộp đến các giá trị ngoại lệ, cung cấp một cái nhìn tổng quan và sâu sắc về sự lan truyền và xu hướng trung tâm của dữ liệu.
df.plot(kind='box', subplots=True, sharex=False, sharey=False) plt.show()
Các thuộc tính có nhiều giá trị ngoại lệ hoặc phân bố lệch có thể được nhận diện thông qua biểu đồ này, giúp chúng ta đưa ra quyết định về việc xử lý dữ liệu trước khi tiến hành mô hình hóa.
Sự kết hợp của các phương pháp trực quan hóa này không chỉ cung cấp cho chúng ta một cái nhìn tổng quan về dữ liệu mà còn là cơ sở vững chắc để chúng ta có thể tiếp tục với các bước tiếp theo trong quy trình làm việc của Machine Learning.
Trực quan hóa các lô dữ liệu đa biến trong Python Machine Learning
Trong lĩnh vực Machine Learning, phân tích và trực quan hóa dữ liệu đa biến là công cụ cực kỳ mạnh mẽ giúp tiết lộ mối quan hệ giữa các biến và định hình cách tiếp cận mô hình hóa dữ liệu. Sử dụng Python và thư viện pandas cùng với Matplotlib, chúng ta có thể thực hiện phân tích đa biến và trực quan hóa mối liên kết giữa các biến thông qua ma trận tương quan và ma trận Scatterplot.
Plot Ma Trận Tương Quan
Ma trận tương quan là một công cụ trực quan hóa quan trọng, biểu thị mức độ mà hai biến số thay đổi liên quan đến nhau. Một tương quan dương cho thấy hai biến tăng hoặc giảm cùng nhau, trong khi một tương quan tiêu cực ngụ ý một biến tăng khi biến kia giảm.
import matplotlib.pyplot as plt import numpy correlations = df.corr() fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) cax = ax.matshow(correlations, vmin=-1, vmax=1) fig.colorbar(cax) ticks = numpy.arange(0, len(df.columns), 1) ax.set_xticks(ticks) ax.set_yticks(ticks) ax.set_xticklabels(df.columns) ax.set_yticklabels(df.columns) plt.show()
Ma trận tương quan đối xứng qua đường chéo, nơi đường chéo bản thân biểu diễn tương quan hoàn hảo (với giá trị là 1) của mỗi biến với chính nó.
Ma Trận Scatterplot
Ma trận Scatterplot là một công cụ khác để khám phá mối quan hệ giữa các biến đa biến, thông qua việc biểu diễn mối liên kết của chúng dưới dạng các dấu chấm trong không gian hai chiều. Điều này giúp phát hiện mối quan hệ có cấu trúc giữa các biến.
from pandas.plotting import scatter_matrix scatter_matrix(df, alpha=0.2, figsize=(10, 10), diagonal='kde') plt.show()
Trong ma trận Scatterplot, các biểu đồ trên đường chéo chính thường được thay thế bằng biểu đồ mật độ hoặc histogram, vì không có ý nghĩa gì khi biểu diễn một biến so với chính nó trong một biểu đồ scatter. Các biểu đồ này cung cấp cái nhìn tổng quan về phân phối của từng biến.
Phân tích đa biến thông qua việc trực quan hóa ma trận tương quan và ma trận Scatterplot trong Python giúp chúng ta không chỉ nhận diện được các mối quan hệ giữa các biến mà còn hỗ trợ trong việc lựa chọn các biến quan trọng cho mô hình hóa và phát hiện ngoại lệ. Các bước tiền xử lý, hình ảnh hóa và phân tích này là nền tảng vững chắc giúp tối ưu hóa quá trình xây dựng mô hình Machine Learning, đảm bảo chất lượng và độ chính xác cao cho các dự đoán cuối cùng.
Kết luận
Do đó, trong Hướng dẫn học máy Python này, chúng ta đã thảo luận về Học máy với Xử lý trước dữ liệu Python. Ngoài ra, chúng tôi đã thảo luận về Phân tích dữ liệu và Hình ảnh hóa dữ liệu cho Học máy Python. Chúng tôi đã thấy thay đổi tỷ lệ, chuẩn hóa, mã hóa nhị phân và chuẩn hóa dữ liệu trong Xử lý trước dữ liệu học máy Python. Tuy nhiên, nếu bạn có bất kỳ nghi ngờ nào về Xử lý trước dữ liệu, hãy hỏi trong tab nhận xét.
