Scikit-learn ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್: ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫರ್ಮೇಷನ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಪಾಂಡಿತ್ಯ

ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟವು ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ನೇರವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಸಂಗತತೆಗಳು, ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಸ್ಕೇಲ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ನೇರ ಬಳಕೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಲ್ಲದಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. Scikit-learn, ಒಂದು ಶಕ್ತಿಯುತ ಪೈಥಾನ್ ಲೈಬ್ರರಿ, ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಖನವು Scikit-learn ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಆಳವಾಗಿ ಇಳಿಯುತ್ತದೆ, ನಿಮ್ಮ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸಲು ಡೇಟಾ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫರ್ಮೇಷನ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.

ಡೇಟಾ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಏಕೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ

ಡೇಟಾ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವ, ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಮತ್ತು ಸಂಘಟಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದ್ದು, ಅದನ್ನು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಹಂತವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಫೀಚರ್‌ಗಳ ಸ್ಕೇಲ್ ಮತ್ತು ವಿತರಣೆಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಸರಿಯಾದ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಇಲ್ಲದೆ, ಮಾದರಿಗಳು ಕಳಪೆಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು, ಇದು ತಪ್ಪಾದ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಏಕೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಕಾರಣಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

• ಸುಧಾರಿತ ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ: ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾವು ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
• ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ: ಇಂಪ್ಯುಟೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳು ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ತುಂಬುತ್ತವೆ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಕ್ರ್ಯಾಶ್ ಆಗುವುದನ್ನು ಅಥವಾ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುವುದನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.
• ಫೀಚರ್ ಸ್ಕೇಲ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುತ್ತದೆ: ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳು ಎಲ್ಲಾ ಫೀಚರ್‌ಗಳು ಮಾದರಿಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತವೆ, ದೊಡ್ಡ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಫೀಚರ್‌ಗಳು ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಬಲ್ಯ ಸಾಧಿಸುವುದನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.
• ವರ್ಗೀಯ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಎನ್‌ಕೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ: ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು ವರ್ಗೀಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ನಿರೂಪಣೆಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತವೆ, ಅದನ್ನು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲವು.
• ಶಬ್ದ ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಲೈಯರ್‌ಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ: ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಔಟ್‌ಲೈಯರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಶಬ್ದಯುಕ್ತ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾದ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.

Scikit-learn ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳಿಗೆ ಪರಿಚಯ

Scikit-learn ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು ಅನೇಕ ಡೇಟಾ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫರ್ಮೇಷನ್ ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಂದೇ, ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗೆ ಜೋಡಿಸುವ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಇದು ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಓದುವಿಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ. ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಡೇಟಾ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫರ್ಮೇಷನ್‌ಗಳ ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿದ್ದು, ಅಂತಿಮ ಅಂದಾಜುಗಾರ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕ್ಲಾಸಿಫೈಯರ್ ಅಥವಾ ರಿಗ್ರೆಸರ್) ನಂತರ ಬರುತ್ತದೆ. ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು ಏಕೆ ತುಂಬಾ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಇಲ್ಲಿದೆ:

• ಕೋಡ್ ಸಂಘಟನೆ: ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು ಸಂಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋವನ್ನು ಒಂದೇ ಘಟಕದಲ್ಲಿ ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಘಟಿತ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
• ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆ ತಡೆಗಟ್ಟುವಿಕೆ: ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾ ಎರಡಕ್ಕೂ ಡೇಟಾ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫರ್ಮೇಷನ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ, ಇದು ಓವರ್‌ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಕಳಪೆ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
• ಸರಳೀಕೃತ ಮಾದರಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ: ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು ಕ್ರಾಸ್-ವ್ಯಾಲಿಡೇಶನ್‌ನಂತಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋವನ್ನು ಪ್ರತಿ ಫೋಲ್ಡ್‌ಗೆ ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಸುಗಮವಾದ ನಿಯೋಜನೆ: ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದು, ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

Scikit-learn ನಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಡೇಟಾ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು

Scikit-learn ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ತಂತ್ರಗಳು:

1. ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ನಾರ್ಮಲೈಸೇಶನ್

ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ನಾರ್ಮಲೈಸೇಶನ್ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಮೌಲ್ಯಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುವ ತಂತ್ರಗಳಾಗಿವೆ. ಇದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ವಿಭಿನ್ನ ಸ್ಕೇಲ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಫೀಚರ್‌ಗಳು ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೇಲೆ ಅಸಮಾನವಾಗಿ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರಬಹುದು. Scikit-learn ಹಲವಾರು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ನಾರ್ಮಲೈಸೇಶನ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ:

• StandardScaler: ಸರಾಸರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಯೂನಿಟ್ ವೇರಿಯನ್ಸ್‌ಗೆ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ತಂತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಡೇಟಾವು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತದೆ.

  ಸೂತ್ರ: x_scaled = (x - mean) / standard_deviation

  ಉದಾಹರಣೆ: ನೀವು USD ಯಲ್ಲಿ ಮನೆ ಬೆಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಚದರ ಅಡಿ ವಿಸ್ತೀರ್ಣವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ. ಈ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಮಾದರಿಯು ದೊಡ್ಡ ಮೌಲ್ಯಗಳಿರುವ ಫೀಚರ್‌ಗೆ (ಉದಾ., ಮನೆ ಬೆಲೆಗಳು) ಅನಗತ್ಯ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

• MinMaxScaler: ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಶ್ರೇಣಿಗೆ ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 0 ಮತ್ತು 1 ರ ನಡುವೆ. ನೀವು ಡೇಟಾದ ಮೂಲ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸಲು ಬಯಸಿದಾಗ ಇದು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.

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

  ಉದಾಹರಣೆ: ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು [0, 1] ಶ್ರೇಣಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸಲು MinMaxScaler ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

• RobustScaler: ಮೀಡಿಯನ್ ಮತ್ತು ಇಂಟರ್‌ಕ್ವಾರ್ಟೈಲ್ ರೇಂಜ್ (IQR) ನಂತಹ ಔಟ್‌ಲೈಯರ್‌ಗಳಿಗೆ ದೃಢವಾಗಿರುವ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಔಟ್‌ಲೈಯರ್‌ಗಳಿರುವಾಗ ಇದು ಉತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ.

  ಸೂತ್ರ: x_scaled = (x - median) / IQR

  ಉದಾಹರಣೆ: ಹಣಕಾಸಿನ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ, ಔಟ್‌ಲೈಯರ್‌ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದ್ದರೆ (ಉದಾ., ತೀವ್ರ ಸ್ಟಾಕ್ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಏರಿಳಿತಗಳು), RobustScaler ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಥಿರವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಬಲ್ಲದು.

• Normalizer: ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಯೂನಿಟ್ ನಾರ್ಮ್‌ಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ವೈಯಕ್ತಿಕ ಫೀಚರ್ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗಿಂತ ಫೀಚರ್ ವೆಕ್ಟರ್‌ನ ಪ್ರಮಾಣವು ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವಾದಾಗ ಇದು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.

  ಸೂತ್ರ (L2 ನಾರ್ಮ್): x_scaled = x / ||x||

  ಉದಾಹರಣೆ: ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ, ಟರ್ಮ್ ಫ್ರೀಕ್ವೆನ್ಸಿ-ಇನ್ವರ್ಸ್ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಫ್ರೀಕ್ವೆನ್ಸಿ (TF-IDF) ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸುವುದು ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಭ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ.

2. ವರ್ಗೀಯ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಎನ್‌ಕೋಡ್ ಮಾಡುವುದು

ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ವರ್ಗೀಯ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ನಿರೂಪಣೆಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. Scikit-learn ಹಲವಾರು ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ:

• OneHotEncoder: ಫೀಚರ್‌ನಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಬೈನರಿ ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ನಾಮಮಾತ್ರದ ವರ್ಗೀಯ ಫೀಚರ್‌ಗಳಿಗೆ (ಯಾವುದೇ ಅಂತರ್ಗತ ಕ್ರಮವಿಲ್ಲದ ಫೀಚರ್‌ಗಳು) ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.

  ಉದಾಹರಣೆ: "ದೇಶ" ಫೀಚರ್ ಅನ್ನು "USA," "Canada," ಮತ್ತು "UK" ನಂತಹ ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಎನ್‌ಕೋಡ್ ಮಾಡುವುದು ಮೂರು ಹೊಸ ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ: "country_USA," "country_Canada," ಮತ್ತು "country_UK."

• OrdinalEncoder: ಪ್ರತಿ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಅದರ ಕ್ರಮದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪೂರ್ಣಾಂಕ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಆರ್ಡಿನಲ್ ವರ್ಗೀಯ ಫೀಚರ್‌ಗಳಿಗೆ (ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಕ್ರಮವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಫೀಚರ್‌ಗಳು) ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.

  ಉದಾಹರಣೆ: "ಶಿಕ್ಷಣ ಮಟ್ಟ" ಫೀಚರ್ ಅನ್ನು "ಪ್ರೌಢಶಾಲೆ," "ಪದವಿ," ಮತ್ತು "ಸ್ನಾತಕೋತ್ತರ" ನಂತಹ ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಎನ್‌ಕೋಡ್ ಮಾಡುವುದು ಕ್ರಮವಾಗಿ 0, 1, ಮತ್ತು 2 ರಂತಹ ಪೂರ್ಣಾಂಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

• LabelEncoder: ಟಾರ್ಗೆಟ್ ಲೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು 0 ಮತ್ತು n_classes-1 ನಡುವಿನ ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಎನ್‌ಕೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ವರ್ಗೀಕರಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಟಾರ್ಗೆಟ್ ವೇರಿಯಬಲ್ ಅನ್ನು ಎನ್‌ಕೋಡ್ ಮಾಡಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಿ.

  ಉದಾಹರಣೆ: "ಸ್ಪ್ಯಾಮ್" ಮತ್ತು "ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಅಲ್ಲ" ಲೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಕ್ರಮವಾಗಿ 0 ಮತ್ತು 1 ಎಂದು ಎನ್‌ಕೋಡ್ ಮಾಡುವುದು.

• TargetEncoder (category_encoders ಲೈಬ್ರರಿ ಅಗತ್ಯವಿದೆ): ಪ್ರತಿ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಟಾರ್ಗೆಟ್ ವೇರಿಯಬಲ್‌ನ ಸರಾಸರಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವರ್ಗೀಯ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಎನ್‌ಕೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕ್ರಾಸ್-ವ್ಯಾಲಿಡೇಶನ್ ಸೆಟಪ್‌ನಲ್ಲಿ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಬಳಸದಿದ್ದರೆ ಟಾರ್ಗೆಟ್ ಸೋರಿಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.

3. ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು

ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. Scikit-learn ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಇಂಪ್ಯೂಟ್ ಮಾಡಲು (ಭರ್ತಿ ಮಾಡಲು) ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ:

• SimpleImputer: ಸ್ಥಿರ ಮೌಲ್ಯ, ಸರಾಸರಿ, ಮೀಡಿಯನ್ ಅಥವಾ ಫೀಚರ್‌ನ ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಇಂಪ್ಯೂಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• KNNImputer: k-ನಿಯರೆಸ್ಟ್ ನೈಬರ್ಸ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಬಳಸಿ ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಇಂಪ್ಯೂಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳಿರುವ ಮಾದರಿಗೆ k ಹತ್ತಿರದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆ ನೆರೆಹೊರೆಯವರ ಸರಾಸರಿ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿ ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಇಂಪ್ಯೂಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• IterativeImputer: ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಇಂಪ್ಯೂಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳಿರುವ ಪ್ರತಿ ಫೀಚರ್ ಅನ್ನು ಇತರ ಫೀಚರ್‌ಗಳ ಕಾರ್ಯವಾಗಿ ರೂಪಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ಊಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

4. ಫೀಚರ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫರ್ಮೇಷನ್

ಫೀಚರ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫರ್ಮೇಷನ್ ಎಂದರೆ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಫೀಚರ್‌ಗಳಿಂದ ಹೊಸ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು. ಇದು ಫೀಚರ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಸಂಬಂಧಗಳು ಅಥವಾ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ಮೂಲಕ ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ಕೆಲವು ತಂತ್ರಗಳು ಸೇರಿವೆ:

• PolynomialFeatures: ಫೀಚರ್‌ಗಳ ಬಹುಪದೀಯ ಸಂಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು x1 ಮತ್ತು x2 ಎಂಬ ಎರಡು ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, PolynomialFeatures x1^2, x2^2, x1*x2 ನಂತಹ ಹೊಸ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು.
• FunctionTransformer: ಫೀಚರ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಸ್ಟಮ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಲಾಗ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫರ್ಮೇಷನ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಘಾತೀಯ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫರ್ಮೇಷನ್‌ಗಳಂತಹ ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
• PowerTransformer: ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಗಾಸಿಯನ್-ರೀತಿಯನ್ನಾಗಿ ಮಾಡಲು ಪವರ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ರೇಖೀಯ ಹಿಂಜರಿತದಂತಹ ಸಾಮಾನ್ಯತೆಯನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಬಹುದು. (ಬಾಕ್ಸ್-ಕಾಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಯೆಯೋ-ಜಾನ್ಸನ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ)

Scikit-learn ನೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫರ್ಮೇಷನ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು

ಈಗ, ಡೇಟಾ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫರ್ಮೇಷನ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಮೂಲಕ ಈ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಆಚರಣೆಗೆ ತರೋಣ. ಇಲ್ಲಿ ಹಂತ-ಹಂತದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಇದೆ:

1. ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಇಂಪೋರ್ಟ್ ಮಾಡಿ

Scikit-learn ನಿಂದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಇಂಪೋರ್ಟ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ:

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. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿ

ಪ್ಯಾಂಡಾಸ್ ಅಥವಾ ಯಾವುದೇ ಇತರ ಸೂಕ್ತ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಯ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ:

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. ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಹಂತಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಿ

ನೀವು ಬಳಸಲು ಬಯಸುವ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್‌ಗಳ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು, ನೀವು StandardScaler ಮತ್ತು SimpleImputer ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ವರ್ಗೀಯ ಫೀಚರ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ, ನೀವು OneHotEncoder ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.

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. ColumnTransformer ಅನ್ನು ರಚಿಸಿ

ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ವಿಭಿನ್ನ ಕಾಲಮ್‌ಗಳಿಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್‌ಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು ColumnTransformer ಬಳಸಿ. ಇದು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಯ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

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

5. ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ನಿರ್ಮಿಸಿ

ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಹಂತಗಳನ್ನು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸುವ Pipeline ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿ. ಇದು ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾದರಿಗೆ ನೀಡುವ ಮೊದಲು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆಯೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

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

6. ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ

ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್‌ಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಿ. ನಂತರ, ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ತರಬೇತಿಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಅದರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ.

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}')

ಸಂಪೂರ್ಣ ಉದಾಹರಣೆ ಕೋಡ್

ಡೇಟಾ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫರ್ಮೇಷನ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಸಂಪೂರ್ಣ ಕೋಡ್ ಇಲ್ಲಿದೆ:

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 # ಮಾದರಿ ಡೇಟಾ 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) # ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಿ numerical_features = ['age', 'salary'] categorical_features = ['country'] # ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ numerical_transformer = Pipeline(steps=[ ('imputer', SimpleImputer(strategy='mean')), ('scaler', StandardScaler()) ]) categorical_transformer = Pipeline(steps=[ ('onehot', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')) ]) # ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸರ್ ರಚಿಸಿ preprocessor = ColumnTransformer( transformers=[ ('num', numerical_transformer, numerical_features), ('cat', categorical_transformer, categorical_features) ]) # ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ರಚಿಸಿ pipeline = Pipeline(steps=[('preprocessor', preprocessor), ('classifier', LogisticRegression())]) # ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಭಜಿಸಿ 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) # ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿಗೊಳಿಸಿ pipeline.fit(X_train, y_train) # ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ score = pipeline.score(X_test, y_test) print(f'Model accuracy: {score}')

ಸುಧಾರಿತ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ತಂತ್ರಗಳು

ನೀವು ಮೂಲಭೂತ ವಿಷಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಆರಾಮದಾಯಕವಾದ ನಂತರ, ನೀವು ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಬಹುದು:

1. ಕಸ್ಟಮ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್‌ಗಳು

Scikit-learn ನಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಕಸ್ಟಮ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್‌ಗಳನ್ನು ನೀವು ರಚಿಸಬಹುದು. ಕಸ್ಟಮ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್ ರಚಿಸಲು, ನೀವು TransformerMixin ಮತ್ತು BaseEstimator ಕ್ಲಾಸ್‌ಗಳಿಂದ ಇನ್‌ಹೆರಿಟ್ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಮತ್ತು fit ಮತ್ತು transform ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬೇಕು. ಇದು ಫೀಚರ್ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೂಪಾಂತರಗಳಿಗೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಬಹುದು. ಓದುವಿಕೆಗಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾದ ಡಾಕ್‌ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಮರೆಯದಿರಿ.

2. ಫೀಚರ್ ಯೂನಿಯನ್

FeatureUnion ನಿಮಗೆ ಅನೇಕ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್‌ಗಳ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಒಂದೇ ಫೀಚರ್ ವೆಕ್ಟರ್‌ಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಒಂದೇ ಫೀಚರ್‌ಗಳಿಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಅಥವಾ ವಿಭಿನ್ನ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ರೂಪಾಂತರಿಸಿದ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ನೀವು ಬಯಸಿದಾಗ ಇದು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಬಹುದು. FeatureUnion ಕ್ಲಾಸ್ ಅನ್ನು ಅನೇಕ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್‌ಗಳ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಒಂದೇ ಫೀಚರ್ ವೆಕ್ಟರ್‌ಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

3. ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಗ್ರಿಡ್ ಸರ್ಚ್

ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಹಂತಗಳ ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ನಿಮ್ಮ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನ ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಲು ನೀವು GridSearchCV ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಇದು ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಹುಡುಕಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿದ ಗಣನಾತ್ಮಕ ವೆಚ್ಚದ ಬಗ್ಗೆ ಜಾಗರೂಕರಾಗಿರಿ.

ಡೇಟಾ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು

ಡೇಟಾ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ ನೆನಪಿನಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದ ಕೆಲವು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

• ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ: ಯಾವುದೇ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೊದಲು, ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ. ನಿಮ್ಮ ಫೀಚರ್‌ಗಳ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ, ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಲೈಯರ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ನೋಡಿ.
• ನಿಮ್ಮ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ: ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನ ಪ್ರತಿ ಹಂತವನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್‌ಗೆ ಕಾಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ಇದು ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
• ನಿಮ್ಮ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆಯೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅದನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ. ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನ ಪ್ರತಿ ಹಂತವು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಯೂನಿಟ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
• ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡುವಾಗ ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಜಾಗರೂಕರಾಗಿರಿ. ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡಲು ನೀವು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಿಂದ ಮಾತ್ರ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾದ ನಡುವೆ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
• ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ: ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಅದನ್ನು ಮರುತರಬೇತಿಗೊಳಿಸಿ. ಡೇಟಾ ವಿತರಣೆಗಳು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗಬಹುದು, ಆದ್ದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ನಿಯತಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಮರು-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿರುವಂತೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.

ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು

ವಿವಿಧ ಉದ್ಯಮಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫರ್ಮೇಷನ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಕೆಲವು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸೋಣ:

• ಹಣಕಾಸು: ಕ್ರೆಡಿಟ್ ರಿಸ್ಕ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ, ಆದಾಯ ಮತ್ತು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರ್‌ನಂತಹ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಫೀಚರ್‌ಗಳು ಹಾಗೂ ಉದ್ಯೋಗ ಸ್ಥಿತಿ ಮತ್ತು ಸಾಲದ ಉದ್ದೇಶದಂತಹ ವರ್ಗೀಯ ಫೀಚರ್‌ಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ಗ್ರಾಹಕರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡಲು ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸರಾಸರಿ ಇಂಪ್ಯುಟೇಶನ್ ಅಥವಾ k-ನಿಯರೆಸ್ಟ್ ನೈಬರ್ಸ್ ಇಂಪ್ಯುಟೇಶನ್‌ನಂತಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಇಂಪ್ಯೂಟ್ ಮಾಡಬಹುದು. ವಿಭಿನ್ನ ಸ್ಕೇಲ್‌ಗಳಿರುವ ಫೀಚರ್‌ಗಳು ಮಾದರಿಯ ಮೇಲೆ ಪ್ರಾಬಲ್ಯ ಸಾಧಿಸದಂತೆ ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
• ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ: ವೈದ್ಯಕೀಯ ರೋಗನಿರ್ಣಯದಲ್ಲಿ, ವಯಸ್ಸು, ರಕ್ತದೊತ್ತಡ ಮತ್ತು ಕೊಲೆಸ್ಟ್ರಾಲ್ ಮಟ್ಟಗಳಂತಹ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಫೀಚರ್‌ಗಳು ಹಾಗೂ ಲಿಂಗ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಇತಿಹಾಸದಂತಹ ವರ್ಗೀಯ ಫೀಚರ್‌ಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ರೋಗಿಗಳ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡಲು ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ವರ್ಗೀಯ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ನಿರೂಪಣೆಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಒನ್-ಹಾಟ್ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
• ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್: ಉತ್ಪನ್ನ ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ, ಖರೀದಿ ಆವರ್ತನ ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನ ರೇಟಿಂಗ್‌ಗಳಂತಹ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಫೀಚರ್‌ಗಳು ಹಾಗೂ ಉತ್ಪನ್ನ ವರ್ಗ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದಂತಹ ವರ್ಗೀಯ ಫೀಚರ್‌ಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ಗ್ರಾಹಕ ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡಲು ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಉತ್ಪನ್ನ ವಿವರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ವಿಮರ್ಶೆಗಳಿಂದ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಟೋಕನೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಸ್ಟೆಮ್ಮಿಂಗ್‌ನಂತಹ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು.
• ಉತ್ಪಾದನೆ: ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿ, ತಾಪಮಾನ, ಒತ್ತಡ ಮತ್ತು ಕಂಪನದಂತಹ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಫೀಚರ್‌ಗಳು ಹಾಗೂ ಯಂತ್ರದ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಂತಹ ವರ್ಗೀಯ ಫೀಚರ್‌ಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ಯಂತ್ರಗಳಿಂದ ಸೆನ್ಸರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡಲು ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಔಟ್‌ಲೈಯರ್ ರೀಡಿಂಗ್‌ಗಳ ಸಂಭಾವ್ಯತೆಯಿಂದಾಗಿ RobustScaler ಇಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಬಹುದು.

ಜಾಗತಿಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು

ಜಾಗತಿಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ, ನೀವು ಆಗಾಗ್ಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತೀರಿ, ಅವುಗಳಿಗೆ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಪರಿಗಣನೆ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ತಂತ್ರಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

• ವಿವಿಧ ಡೇಟಾ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್‌ಗಳು: ದಿನಾಂಕಗಳು, ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಕರೆನ್ಸಿಗಳು ಪ್ರದೇಶಗಳಾದ್ಯಂತ ವಿಭಿನ್ನ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ಸ್ಥಿರವಾದ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ದಿನಾಂಕಗಳು DD/MM/YYYY ಅಥವಾ MM/DD/YYYY ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್‌ನಲ್ಲಿರಬಹುದು. ದಿನಾಂಕ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳು ಮತ್ತು ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸೂಕ್ತವಾದ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
• ಭಾಷಾ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು: ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಡೇಟಾವು ವಿಭಿನ್ನ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿರಬಹುದು, ಅದಕ್ಕೆ ಅನುವಾದ ಅಥವಾ ಭಾಷಾ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು ಬೇಕಾಗಬಹುದು. ಅನುವಾದಕ್ಕಾಗಿ Google Translate API (ಸೂಕ್ತ ಬಳಕೆಯ ಪರಿಗಣನೆಗಳು ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚದ ಪರಿಣಾಮಗಳೊಂದಿಗೆ) ಅಥವಾ ಭಾಷಾ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ NLTK ನಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
• ಕರೆನ್ಸಿ ಪರಿವರ್ತನೆ: ಹಣಕಾಸಿನ ಡೇಟಾವು ವಿಭಿನ್ನ ಕರೆನ್ಸಿಗಳಲ್ಲಿರಬಹುದು. ಎಲ್ಲಾ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನವೀಕೃತ ವಿನಿಮಯ ದರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕರೆನ್ಸಿಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ. ನಿಖರ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಸಮಯದ ವಿನಿಮಯ ದರಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ API ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
• ಸಮಯ ವಲಯಗಳು: ಸಮಯ-ಸರಣಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ಸಮಯ ವಲಯಗಳಲ್ಲಿ ದಾಖಲಿಸಬಹುದು. ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಎಲ್ಲಾ ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್‌ಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಯ ವಲಯಕ್ಕೆ (ಉದಾ., UTC) ಪರಿವರ್ತಿಸಿ. ಸಮಯ ವಲಯ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು pytz ನಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
• ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು: ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಡೇಟಾ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗ್ರಾಹಕರ ತೃಪ್ತಿ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಸಂಸ್ಕೃತಿಗಳಾದ್ಯಂತ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು. ಈ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದಿರಲಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಹಂತಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವಾಗ ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
• ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು: ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವು ವಿಭಿನ್ನ ಮೂಲಗಳಾದ್ಯಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಬದಲಾಗಬಹುದು. ದೋಷಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸಲು ದೃಢವಾದ ಡೇಟಾ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿ.

ತೀರ್ಮಾನ

ಡೇಟಾ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತವಾಗಿದೆ. By using Scikit-learn pipelines, you can streamline your workflow, prevent data leakage, and improve the performance of your models. Mastering these techniques will empower you to build more robust and reliable machine learning solutions for a wide range of applications. Remember to adapt the preprocessing steps to the specific characteristics of your data and the requirements of your machine learning model. Experiment with different techniques to find the optimal combination for your particular problem. By investing time in proper data preprocessing, you can unlock the full potential of your machine learning algorithms and achieve superior results.