Scikit-learn Preprocessing: Daten transformations-Pipelines für Machine Learning meistern

Im Bereich des maschinellen Lernens wirkt sich die Qualität Ihrer Daten direkt auf die Leistung Ihrer Modelle aus. Rohdaten enthalten oft Inkonsistenzen, fehlende Werte und unterschiedliche Skalen, wodurch sie für die direkte Verwendung ungeeignet sind. Scikit-learn, eine leistungsstarke Python-Bibliothek, bietet eine umfassende Suite von Vorverarbeitungstechniken, um Ihre Daten in ein Format zu transformieren, das für Machine-Learning-Algorithmen geeignet ist. Dieser Artikel befasst sich mit der Welt des Scikit-learn-Preprocessings und konzentriert sich auf die Erstellung und Nutzung von Data-Transformation-Pipelines zur Optimierung Ihrer Machine-Learning-Workflows.

Warum Daten-Preprocessing entscheidend ist

Daten-Preprocessing ist der Prozess der Bereinigung, Transformation und Organisation von Rohdaten, um sie für Machine-Learning-Modelle besser geeignet zu machen. Es ist ein wichtiger Schritt, da Machine-Learning-Algorithmen empfindlich auf die Skalierung und Verteilung der Eingabemerkmale reagieren. Ohne ordnungsgemäßes Preprocessing können Modelle schlecht abschneiden, was zu ungenauen Vorhersagen und unzuverlässigen Ergebnissen führt. Hier sind einige wichtige Gründe, warum Daten-Preprocessing unerlässlich ist:

• Verbesserte Modellleistung: Vorverarbeitete Daten ermöglichen es Modellen, effektiver zu lernen und eine höhere Genauigkeit zu erzielen.
• Umgang mit fehlenden Werten: Imputationstechniken füllen fehlende Datenpunkte auf und verhindern, dass Algorithmen abstürzen oder verzerrte Ergebnisse liefern.
• Standardisierung von Merkmalskalen: Skalierungsmethoden stellen sicher, dass alle Merkmale gleichermaßen zum Modell beitragen, und verhindern, dass Merkmale mit größeren Werten den Lernprozess dominieren.
• Kodierung kategorischer Variablen: Kodierungstechniken wandeln kategoriale Daten in numerische Darstellungen um, die Machine-Learning-Algorithmen verstehen können.
• Reduzierung von Rauschen und Ausreißern: Preprocessing kann dazu beitragen, die Auswirkungen von Ausreißern und verrauschten Daten zu mildern, was zu robusteren Modellen führt.

Einführung in Scikit-learn Pipelines

Scikit-learn Pipelines bieten eine Möglichkeit, mehrere Datentransformationsschritte zu einer einzigen, wiederverwendbaren Einheit zu verketten. Dies vereinfacht Ihren Code, verbessert die Lesbarkeit und verhindert Datenlecks während der Modellevaluierung. Eine Pipeline ist im Wesentlichen eine Abfolge von Datentransformationen, gefolgt von einem endgültigen Schätzer (z. B. einem Klassifikator oder Regressor). Hier sind die Gründe, warum Pipelines so vorteilhaft sind:

• Code-Organisation: Pipelines kapseln den gesamten Daten-Preprocessing- und Modellierungsworkflow in einer einzigen Einheit, wodurch Ihr Code organisierter und leichter zu warten ist.
• Verhinderung von Datenlecks: Pipelines stellen sicher, dass Datentransformationen konsistent auf Trainings- und Testdaten angewendet werden, was Datenlecks verhindert, die zu Overfitting und schlechter Generalisierung führen können.
• Vereinfachte Modellevaluierung: Pipelines erleichtern die Bewertung der Modellleistung mithilfe von Techniken wie Kreuzvalidierung, da der gesamte Preprocessing- und Modellierungsworkflow konsistent auf jeden Fold angewendet wird.
• Optimierte Bereitstellung: Pipelines können einfach in Produktionsumgebungen bereitgestellt werden, um sicherzustellen, dass Daten auf die gleiche Weise vorverarbeitet werden wie während des Trainings.

Gängige Daten-Preprocessing-Techniken in Scikit-learn

Scikit-learn bietet eine breite Palette von Vorverarbeitungstechniken. Hier sind einige der am häufigsten verwendeten:

1. Skalierung und Normalisierung

Skalierung und Normalisierung sind Techniken, die verwendet werden, um numerische Merkmale auf einen ähnlichen Wertebereich zu transformieren. Dies ist wichtig, da Merkmale mit unterschiedlichen Skalen den Lernprozess überproportional beeinflussen können. Scikit-learn bietet mehrere Skalierungs- und Normalisierungsmethoden:

• StandardScaler: Standardisiert Merkmale, indem der Mittelwert entfernt und auf Einheitsvarianz skaliert wird. Dies ist eine weit verbreitete Technik, die davon ausgeht, dass die Daten einer Normalverteilung folgen.

  Formel: x_scaled = (x - mean) / standard_deviation

  Beispiel: Nehmen wir an, Sie haben Hauspreise in USD und Quadratmeterzahl. Die Skalierung dieser Merkmale stellt sicher, dass das Modell dem Merkmal mit größeren Werten (z. B. Hauspreisen) keine übermäßige Bedeutung beimisst.

• MinMaxScaler: Skaliert Merkmale auf einen bestimmten Bereich, typischerweise zwischen 0 und 1. Dies ist nützlich, wenn Sie die ursprüngliche Verteilung der Daten beibehalten möchten.

  Formel: x_scaled = (x - min) / (max - min)

  Beispiel: Bildverarbeitung verwendet häufig MinMaxScaler, um Pixelwerte auf den Bereich [0, 1] zu normalisieren.

• RobustScaler: Skaliert Merkmale unter Verwendung von Statistiken, die robust gegenüber Ausreißern sind, wie dem Median und dem Interquartilsabstand (IQR). Dies ist eine gute Wahl, wenn Ihre Daten Ausreißer enthalten.

  Formel: x_scaled = (x - median) / IQR

  Beispiel: In Finanzdatensätzen, in denen Ausreißer häufig vorkommen (z. B. extreme Börsenschwankungen), kann RobustScaler stabilere Ergebnisse liefern.

• Normalizer: Normalisiert Stichproben individuell auf die Einheitsnorm. Dies ist nützlich, wenn die Magnitude des Merkmalsvektors wichtiger ist als die einzelnen Merkmalswerte.

  Formel (L2-Norm): x_scaled = x / ||x||

  Beispiel: In der Textverarbeitung ist die Normalisierung von Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF)-Vektoren eine gängige Praxis.

2. Kodierung kategorischer Variablen

Machine-Learning-Algorithmen erfordern in der Regel numerische Eingaben, daher müssen kategorische Variablen in numerische Darstellungen umgewandelt werden. Scikit-learn bietet mehrere Kodierungstechniken:

• OneHotEncoder: Erstellt Binärspalten für jede Kategorie im Merkmal. Dies ist für nominale kategorische Merkmale (Merkmale ohne inhärente Reihenfolge) geeignet.

  Beispiel: Die Kodierung eines Merkmals "Land" mit Werten wie "USA", "Kanada" und "UK" würde drei neue Spalten erstellen: "Land_USA", "Land_Kanada" und "Land_UK".

• OrdinalEncoder: Weist jeder Kategorie basierend auf ihrer Reihenfolge einen ganzzahligen Wert zu. Dies ist für ordinale kategorische Merkmale (Merkmale mit einer aussagekräftigen Reihenfolge) geeignet.

  Beispiel: Die Kodierung eines Merkmals "Bildungsniveau" mit Werten wie "High School", "Bachelor" und "Master" würde ganzzahlige Werte wie 0, 1 bzw. 2 zuweisen.

• LabelEncoder: Kodiert Ziel-Labels mit Werten zwischen 0 und n_classes-1. Verwenden Sie dies, um die Zielvariable bei Klassifizierungsproblemen zu kodieren.

  Beispiel: Kodierung der Labels "Spam" und "Kein Spam" als 0 bzw. 1.

• TargetEncoder (erfordert die Bibliothek category_encoders): Kodiert kategoriale Merkmale basierend auf dem Mittelwert der Zielvariable für jede Kategorie. Kann zu Target-Leakage führen, wenn er nicht sorgfältig in einem Kreuzvalidierungs-Setup verwendet wird.

3. Umgang mit fehlenden Werten

Fehlende Werte sind ein häufiges Problem in realen Datensätzen. Scikit-learn bietet Techniken zur Imputation (Auffüllen) fehlender Werte:

• SimpleImputer: Imputiert fehlende Werte mithilfe eines konstanten Werts, des Mittelwerts, des Medians oder des häufigsten Werts des Merkmals.
• KNNImputer: Imputiert fehlende Werte mithilfe des k-nearest neighbors-Algorithmus. Er findet die k nächsten Stichproben zur Stichprobe mit fehlenden Werten und verwendet den Durchschnittswert dieser Nachbarn, um den fehlenden Wert zu imputieren.
• IterativeImputer: Imputiert fehlende Werte mithilfe eines iterativen Modellierungsansatzes. Jedes Merkmal mit fehlenden Werten wird als Funktion der anderen Merkmale modelliert und die fehlenden Werte werden iterativ vorhergesagt.

4. Merkmals-Transformation

Merkmals-Transformation beinhaltet die Erstellung neuer Merkmale aus bestehenden. Dies kann die Modellleistung verbessern, indem nichtlineare Beziehungen oder Wechselwirkungen zwischen Merkmalen erfasst werden. Einige Techniken umfassen:

• PolynomialFeatures: Erzeugt polynomiale Kombinationen von Merkmalen. Wenn Sie beispielsweise zwei Merkmale x1 und x2 haben, kann PolynomialFeatures neue Merkmale wie x1^2, x2^2, x1*x2 erstellen.
• FunctionTransformer: Wendet eine benutzerdefinierte Funktion auf die Merkmale an. Dies ermöglicht Ihnen, beliebige Transformationen durchzuführen, wie z. B. Log-Transformationen oder exponentielle Transformationen.
• PowerTransformer: Wendet eine Potenztransformation an, um die Daten eher gaußförmig zu machen. Dies kann für Algorithmen nützlich sein, die eine Normalität annehmen, wie z. B. lineare Regression. (Enthält Box-Cox- und Yeo-Johnson-Transformationen)

Aufbau von Daten-Transformations-Pipelines mit Scikit-learn

Lassen Sie uns nun diese Vorverarbeitungstechniken anwenden, indem wir Daten-Transformations-Pipelines aufbauen. Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung:

1. Notwendige Bibliotheken importieren

Beginnen Sie mit dem Importieren der erforderlichen Bibliotheken aus Scikit-learn:

from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder, SimpleImputer from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression import pandas as pd

2. Daten laden und vorbereiten

Laden Sie Ihren Datensatz mit pandas oder einer anderen geeigneten Methode. Identifizieren Sie die numerischen und kategorischen Merkmale in Ihrem Datensatz. Zum Beispiel:

data = { 'age': [25, 30, 35, 40, 45, None], 'country': ['USA', 'Canada', 'USA', 'UK', 'Canada', 'USA'], 'salary': [50000, 60000, 70000, 80000, 90000, 55000], 'purchased': [0, 1, 0, 1, 0, 1] } df = pd.DataFrame(data)

3. Vorverarbeitungsschritte definieren

Erstellen Sie Instanzen der Vorverarbeitungs-Transformatoren, die Sie verwenden möchten. Um beispielsweise numerische Merkmale zu verarbeiten, können Sie StandardScaler und SimpleImputer verwenden. Für kategorische Merkmale könnten Sie OneHotEncoder verwenden. Berücksichtigen Sie Strategien für den Umgang mit fehlenden Werten vor dem Skalieren oder Kodieren.

numerical_features = ['age', 'salary'] categorical_features = ['country'] numerical_transformer = Pipeline(steps=[ ('imputer', SimpleImputer(strategy='mean')), ('scaler', StandardScaler()) ]) categorical_transformer = Pipeline(steps=[ ('onehot', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')) ])

4. Einen ColumnTransformer erstellen

Verwenden Sie ColumnTransformer, um unterschiedliche Transformatoren auf unterschiedliche Spalten Ihrer Daten anzuwenden. Dies ermöglicht Ihnen, numerische und kategorische Merkmale separat vorzuverarbeiten.

preprocessor = ColumnTransformer( transformers=[ ('num', numerical_transformer, numerical_features), ('cat', categorical_transformer, categorical_features) ])

5. Die Pipeline erstellen

Erstellen Sie ein Pipeline-Objekt, das die Vorverarbeitungsschritte mit einem Machine-Learning-Modell verknüpft. Dies stellt sicher, dass die Daten konsistent vorverarbeitet werden, bevor sie dem Modell zugeführt werden.

pipeline = Pipeline(steps=[('preprocessor', preprocessor), ('classifier', LogisticRegression())])

6. Das Modell trainieren und evaluieren

Teilen Sie Ihre Daten in Trainings- und Testdatensätze auf. Trainieren Sie dann die Pipeline mit den Trainingsdaten und bewerten Sie ihre Leistung anhand der Testdaten.

X = df.drop('purchased', axis=1) y = df['purchased'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) pipeline.fit(X_train, y_train) score = pipeline.score(X_test, y_test) print(f'Model accuracy: {score}')

Vollständiges Beispielcode

Hier ist der vollständige Code zum Erstellen und Trainieren einer Daten-Transformations-Pipeline:

import pandas as pd from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder, SimpleImputer from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression # Beispieldaten data = { 'age': [25, 30, 35, 40, 45, None], 'country': ['USA', 'Canada', 'USA', 'UK', 'Canada', 'USA'], 'salary': [50000, 60000, 70000, 80000, 90000, 55000], 'purchased': [0, 1, 0, 1, 0, 1] } df = pd.DataFrame(data) # Merkmale definieren numerical_features = ['age', 'salary'] categorical_features = ['country'] # Transformatoren erstellen numerical_transformer = Pipeline(steps=[ ('imputer', SimpleImputer(strategy='mean')), ('scaler', StandardScaler()) ]) categorical_transformer = Pipeline(steps=[ ('onehot', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')) ]) # Preprocessor erstellen preprocessor = ColumnTransformer( transformers=[ ('num', numerical_transformer, numerical_features), ('cat', categorical_transformer, categorical_features) ]) # Pipeline erstellen pipeline = Pipeline(steps=[('preprocessor', preprocessor), ('classifier', LogisticRegression())]) # Daten aufteilen X = df.drop('purchased', axis=1) y = df['purchased'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Modell trainieren pipeline.fit(X_train, y_train) # Modell evaluieren score = pipeline.score(X_test, y_test) print(f'Model accuracy: {score}')

Fortgeschrittene Pipeline-Techniken

Sobald Sie sich mit den Grundlagen vertraut gemacht haben, können Sie fortgeschrittenere Pipeline-Techniken erkunden:

1. Benutzerdefinierte Transformatoren

Sie können Ihre eigenen benutzerdefinierten Transformatoren erstellen, um spezifische Datentransformationen durchzuführen, die in Scikit-learn nicht verfügbar sind. Um einen benutzerdefinierten Transformator zu erstellen, müssen Sie von den Klassen TransformerMixin und BaseEstimator erben und die Methoden fit und transform implementieren. Dies kann für Feature-Engineering oder domänenspezifische Transformationen nützlich sein. Denken Sie daran, geeignete Docstrings zur besseren Lesbarkeit einzufügen.

2. Feature Union

FeatureUnion ermöglicht es Ihnen, die Ausgaben mehrerer Transformatoren zu einem einzigen Merkmalsvektor zu kombinieren. Dies kann nützlich sein, wenn Sie unterschiedliche Transformationen auf dieselben Merkmale anwenden oder Merkmale kombinieren möchten, die auf unterschiedliche Weise transformiert wurden. Die Klasse FeatureUnion wird verwendet, um die Ausgaben mehrerer Transformatoren zu einem einzigen Merkmalsvektor zu kombinieren.

3. Grid Search mit Pipelines

Sie können GridSearchCV verwenden, um die Hyperparameter Ihrer Pipeline zu optimieren, einschließlich der Hyperparameter der Vorverarbeitungsschritte. Dies ermöglicht es Ihnen, automatisch die beste Kombination von Vorverarbeitungstechniken und Modellparametern zu finden. Achten Sie auf die erhöhten Rechenkosten.

Best Practices für Daten-Preprocessing-Pipelines

Hier sind einige Best Practices, die Sie beim Erstellen von Daten-Preprocessing-Pipelines beachten sollten:

• Verstehen Sie Ihre Daten: Bevor Sie Vorverarbeitungstechniken anwenden, nehmen Sie sich Zeit, Ihre Daten zu verstehen. Untersuchen Sie die Verteilungen Ihrer Merkmale, identifizieren Sie fehlende Werte und suchen Sie nach Ausreißern.
• Dokumentieren Sie Ihre Pipeline: Fügen Sie Ihrem Code Kommentare hinzu, um jeden Schritt der Pipeline zu erklären. Dies erleichtert das Verständnis und die Wartung Ihres Codes.
• Testen Sie Ihre Pipeline: Testen Sie Ihre Pipeline gründlich, um sicherzustellen, dass sie korrekt funktioniert. Verwenden Sie Unit-Tests, um zu überprüfen, ob jeder Schritt der Pipeline die erwartete Ausgabe liefert.
• Vermeiden Sie Datenlecks: Achten Sie darauf, Datenlecks bei der Vorverarbeitung Ihrer Daten zu vermeiden. Stellen Sie sicher, dass Sie nur Informationen aus den Trainingsdaten verwenden, um die Trainingsdaten vorzuverarbeiten. Verwenden Sie Pipelines, um Konsistenz zwischen Trainings- und Testdaten zu gewährleisten.
• Überwachen Sie die Leistung: Überwachen Sie die Leistung Ihres Modells im Laufe der Zeit und trainieren Sie es bei Bedarf neu. Datenverteilungen können sich im Laufe der Zeit ändern, daher ist es wichtig, Ihre Pipeline regelmäßig neu zu bewerten und bei Bedarf Anpassungen vorzunehmen.

Real-World-Beispiele

Betrachten wir einige reale Beispiele, wie Daten-Transformations-Pipelines in verschiedenen Branchen eingesetzt werden können:

• Finanzen: Bei der Kreditrisikomodellierung können Pipelines zur Vorverarbeitung von Kundendaten verwendet werden, einschließlich numerischer Merkmale wie Einkommen und Kredit-Score sowie kategorialer Merkmale wie Beschäftigungsstatus und Kreditzweck. Fehlende Werte können mit Techniken wie Mittelwert-Imputation oder k-nearest neighbors-Imputation imputiert werden. Skalierung ist entscheidend, um sicherzustellen, dass Merkmale mit unterschiedlichen Skalen das Modell nicht dominieren.
• Gesundheitswesen: Bei der medizinischen Diagnose können Pipelines zur Vorverarbeitung von Patientendaten verwendet werden, einschließlich numerischer Merkmale wie Alter, Blutdruck und Cholesterinspiegel sowie kategorialer Merkmale wie Geschlecht und medizinische Vorgeschichte. One-Hot-Encoding kann verwendet werden, um kategoriale Merkmale in numerische Darstellungen umzuwandeln.
• E-Commerce: Bei Produktempfehlungssystemen können Pipelines zur Vorverarbeitung von Kunden- und Produktdaten verwendet werden, einschließlich numerischer Merkmale wie Kaufhäufigkeit und Produktbewertungen sowie kategorialer Merkmale wie Produktkategorie und Kundendemografie. Pipelines können Schritte zur Textvorverarbeitung wie Tokenisierung und Stemming umfassen, um Merkmale aus Produktbeschreibungen und Kundenrezensionen zu extrahieren.
• Fertigung: Bei der vorausschauenden Wartung können Pipelines zur Vorverarbeitung von Sensordaten von Maschinen verwendet werden, einschließlich numerischer Merkmale wie Temperatur, Druck und Vibration sowie kategorialer Merkmale wie Maschinentyp und Betriebsbedingungen. RobustScaler kann hier aufgrund potenzieller Ausreißerwerte besonders nützlich sein.

Herausforderungen bei globalen Datensätzen bewältigen

Bei der Arbeit mit globalen Datensätzen stoßen Sie oft auf spezifische Herausforderungen, die bei der Vorverarbeitung sorgfältige Überlegungen erfordern. Hier sind einige häufige Probleme und Strategien zu ihrer Bewältigung:

• Unterschiedliche Datenformate: Daten, Zahlen und Währungen können regionsübergreifend unterschiedliche Formate haben. Stellen Sie eine konsistente Erfassung und Formatierung sicher. Beispielsweise können Daten im Format TT/MM/JJJJ oder MM/TT/JJJJ vorliegen. Verwenden Sie geeignete Bibliotheken, um Datumskonvertierungen und -formatierungen zu handhaben.
• Sprachunterschiede: Textdaten können in verschiedenen Sprachen vorliegen, was Übersetzung oder sprachspezifische Vorverarbeitungstechniken erfordert. Erwägen Sie die Verwendung von Bibliotheken wie der Google Translate API (unter Berücksichtigung der Nutzungsbedingungen und Kosten) für die Übersetzung oder NLTK für sprachspezifische Textverarbeitung.
• Währungsumrechnung: Finanzdaten können in verschiedenen Währungen vorliegen. Konvertieren Sie alle Werte unter Verwendung aktueller Wechselkurse in eine gemeinsame Währung. Verwenden Sie zuverlässige APIs, um genaue und Echtzeit-Wechselkurse zu erhalten.
• Zeitzonen: Zeitreihendaten können in verschiedenen Zeitzonen aufgezeichnet werden. Konvertieren Sie alle Zeitstempel in eine gemeinsame Zeitzone (z. B. UTC), um Konsistenz zu gewährleisten. Verwenden Sie Bibliotheken wie pytz, um Zeitzonenkonvertierungen zu handhaben.
• Kulturelle Unterschiede: Kulturelle Nuancen können die Dateninterpretation beeinflussen. Kundenzufriedenheitsbewertungen können beispielsweise kulturell unterschiedlich interpretiert werden. Beachten Sie diese Nuancen und berücksichtigen Sie sie bei der Gestaltung Ihrer Vorverarbeitungsschritte.
• Datenqualitätsprobleme: Die Datenqualität kann zwischen verschiedenen Quellen erheblich variieren. Implementieren Sie robuste Datenvalidierungs- und Bereinigungsverfahren, um Fehler zu identifizieren und zu beheben.

Schlussfolgerung

Daten-Preprocessing ist ein entscheidender Schritt in der Machine-Learning-Pipeline. Durch die Verwendung von Scikit-learn-Pipelines können Sie Ihren Workflow optimieren, Datenlecks vermeiden und die Leistung Ihrer Modelle verbessern. Die Beherrschung dieser Techniken wird Sie befähigen, robustere und zuverlässigere Machine-Learning-Lösungen für eine Vielzahl von Anwendungen zu entwickeln. Denken Sie daran, die Vorverarbeitungsschritte an die spezifischen Merkmale Ihrer Daten und die Anforderungen Ihres Machine-Learning-Modells anzupassen. Experimentieren Sie mit verschiedenen Techniken, um die optimale Kombination für Ihr spezifisches Problem zu finden. Indem Sie Zeit in die richtige Datenvorverarbeitung investieren, können Sie das volle Potenzial Ihrer Machine-Learning-Algorithmen entfesseln und überlegene Ergebnisse erzielen.