Pagrindinės Prižiūrimo Mokymosi Sąvokos
Išmokite skirtumą tarp klasifikacijos ir regresijos modelių bei jų panaudojimo prognozavimui.
Skaityti daugiau
10 min skaitymo
Tarpinis
Liepa 2026
Duomenų Paruošimas Modeliams
Praktiški patarimai kaip paruošti finansinius duomenis mokymui be klaidų. Sužinokite, kaip išvalyti, normalizuoti ir transformuoti duomenis, kad jūsų prognozavimo modelis gautų gerą pradžią.
Autorius
Prognozė AI Redakcinis Komandas
Parašė Prognozė AI redakcinis komandas, dėmesį sutelkę į praktiškus, lengvai suprantamus vadovus apie rinkos prognozavimą.
Kodėl duomenų paruošimas yra labai svarbus?
Jei papasakotum dirbtinio intelekto specialistui apie modelį, kuris duoda baisias prognozes, pirmas klausimas būtų: „Kokia duomenų kokybė?" Dėl tos paprastos priežasties — prastas duomenys reiškia prastas prognozes. Visada.
Duomenų paruošimas nėra nuobodus šaliutinis procesas. Tai yra pamatai, ant kurių statai visą savo modelį. Daugelis analitikų praleidžia 70–80% laiko šiame etape. Kodėl? Todėl, kad šiame etape atsiskleidžia realūs duomenų problemos: trūkstamos reikšmės, šališkumas, nenuoseklios formato, išskirtys.
Žingsniai praktikoje: nuo žalio duomens iki paruošto ištekliaus
Tikrajame gyvenime duomenys neatvyksta idealūs. Jie atkeliauja su spragas, tipiniu žodžio vartojimo neatitikimais, nenuoseklumais. Štai kaip su jais elgiasi profesionalai.
1
Duomenų atlikimas
Pirmas žingsnis yra paprastas — suskaičiuoti, ką turite. Kiek eilučių? Kiek stulpelių? Kokio tipo duomenys? Išduoti raportą apie turimus duomenis, duomenų dydį ir kur jie yra.
2
Trūkstamos reikšmės tvarkymimas
Daug duomenų turi spragas. Kai kurie stulpeliai neturi reikšmių tam tikrose eilutėse. Galite jų ištrinti, jei jų yra mažai. Jei jų daug, turėsite naudoti interpoliaciją arba vidurkius. Pasirinkimas priklauso nuo duomenų tipo.
3
Normalizavimas ir skalė
Jei jūsų duomenys turi skirtingus dydžius — vienas stulpelis svyruoja nuo 0 iki 1, o kitas nuo 0 iki 10000 — turite juos normalizuoti. Dauguma modelių dirba geriau, kai visos reikšmės yra panašaus masto.
Svarbu žinoti
Kiekvienas projektas ir duomenų rinkinys yra unikalus. Atskirų mokymosi rezultatai skiriasi nuo žmogaus iki žmogaus, priklausomai nuo to, kaip duomenis suprasite ir taikydami iš jų gautus metodologijų rezultatus.
Išskirtys ir ką su jais daryti
Išskirtys — tai reikšmės, kurios žymiai skiriasi nuo likusių duomenų. Akcijų kaina, kuri staiga šoka 50% per vieną dieną, yra išskirtis. Jei jūs mokysite modelį su tokiais duomenimis, jis gali pradėti tikėti, kad tokia šokinėjimas yra norma.
Kai jas rasite, turite nuspręsti. Kartais tai yra realus įvykis — krizė, pasikeitimas rinkoje. Kartais tai yra klaida. Skirtingais atvejais elgiamasi skirtingai. Jei tai tiesa, palikite ją. Jei tai klaida, pašalikite. Jei nesate tikri, padarykite dvi versijas modelio — su išskirtimi ir be jos — ir pamatysite, kuris dirba geriau.
Praktiniai įrankiai ir priemonės
Neturite darytis to rankomis. Yra daug įrankių, kurie padeda šiame procese. Python bibliotekos kaip Pandas ir NumPy gali automatizuoti daugelį šių užduočių. Jei nesate programuotojas, galite naudoti Excel arba Google Sheets su formulėmis.
Pandas (Python)
Gali tvarkyti trūkstamas reikšmes, normalizuoti duomenis, filtruoti išskirčius. Tai standartinis pasirinkimas duomenų mokslininkai.
Excel/Google Sheets
Paprastas, intuityvus, reikalingas tik jei turite ne per daug duomenų. Gali naudoti formulės ir šalintinius paieškos.
SQL duomenų bazės
Jei duomenys saugomi duomenų bazėje, SQL užklausos gali tiesiogiai jų tvarkyti. Greita ir patikima.
Galutinis patarimas: Dokumentuokite savo procesą
Tai dažnai pamiršama, bet labai svarbu. Kai paruošiate duomenis, žymėkite tai, ką darote. Kodėl ištrynėte šias eilutes? Kodėl normalizavote būtent tuo būdu? Kuri formulė taikyta? Šios informacijos turėsite vėliau, kai bandysite modelį patobulinti arba suprasti, kodėl jis neveikia taip, kaip tikėjotės.
Dokumentavimas padeda ir kolegoms. Jei kas nors kitas žiūri į jūsų darbą, gali lengvai suprasti, ką jūs darėte ir kodėl. Tai labai svarbu realaus pasaulio projektuose.
Pabaiga: Duomenys yra pradžia, o ne pabaiga
Duomenų paruošimas nėra seksi dalis mokymosi modelių. Tai nėra ta dalis, apie kurią žmonės kalbasi apie nuostabų modelį. Bet tai yra ta dalis, kuri nulemia, ar modelis bus geras ar blogas.
Skirkite laiko duomenims. Paruoškite juos gerai. Tada jūsų modelis turės galimybę mokytis iš šaltinių, kurie yra tikri ir patikimi. Ir tai yra viskas, ką jums reikia norint pradėti.
Susiję straipsniai
Gilinkitės toliau į prižiūrimo mokymosi modelius ir jų praktiką
Modelio Validacija ir Testavimas
Supraskite kaip patikrinti modelio kokybę prieš jį naudojant tikroms prognozoms.
Skaityti daugiau
Realaus Pasaulio Taikymo Pavyzdžiai
Žiūrėkite kaip kompanijos Vilniuje naudoja mokymosi modelius akcijų ir turto kainoms prognozuoti.
Skaityti daugiau