保證在機器學習中資料品質的重要性及其確認方法

機器學習在各種規模的組織中已經成為獲取洞察力和做出數據驅動決策的重要工具。然而，機器學習專案的成功很大程度上取決於數據的品質。數據品質差會導致預測不準確和模型性能差。因此，了解數據品質在機器學習中的重要性以及採用各種技術確保高品質數據是至關重要的。

資料是機器學習不可或缺的重要資源，不同類型的資料在模型建構中發揮各自的作用。分類資料、數值資料、時間序列資料和文字資料等多種資料類型被廣泛應用。高品質數據的可用性是確保模型準確可靠的關鍵因素。

如何確保資料品質？

一般會透過收集資料、資料注入、資料預處理和特徵來工作這4個步驟。具體為：

收集資料

機器學習的資料準備通常稱為用於提取、轉換和載入的ETL管道。

提取：從不同來源取得數據，包括資料庫、API或常見檔案（如CSV或Excel）。資料可以是結構化或非結構化的。

轉換是將資料調整為適用於機器學習模型的過程。它包括清理數據以消除錯誤或不一致性，標準化數據，並將其轉換為模型可接受的格式。此外，還需要進行特徵工程，將原始資料轉換為一組特徵，作為模型的輸入。

載入：最後一步是將轉換後的資料上傳或載入到目的地，如資料庫、資料儲存或檔案系統。產生的資料可用於訓練或測試機器學習模型。

收集完資料後，就需要注入資料。

資料注入

為了提升機器學習模型的效能，我們需要為現有資料伺服器新增數據，以更新資料庫並增加更多不同的資料。這個過程通常會藉助方便的工具來自動化完成。

如：

批量插入：批量插入數據，通常是在固定的時間。

即時注入：資料產生後立即註入。

流注入：資料以連續流的形式註入。它經常實時使用。

資料管道的第三階段是資料預處理。

資料預處理

資料處理正在準備用於機器學習模型的數據，這是機器學習中的一個重要步驟，因為它確保資料採用模型可以使用的格式，並且任何錯誤或不一致都已解決。

資料處理通常涉及資料清洗、資料轉換和資料標準化的組合。資料處理的具體步驟取決於資料類型和您使用的機器學習模型。

資料處理的通用流程：

通用步驟：

1.資料清理：從資料庫中刪除錯誤、不一致和異常值。

2.資料轉換：資料轉換為機器學習模型可以使用的形式，例如將分類變數轉換為數值變數。

3.數據規範化：在0到1之間的特定範圍內縮放數據，這有助於提高某些機器學習模型的效能。

4.新增資料：向現有資料點新增變更或操作以建立新資料點。

5.特徵選擇或提取：從資料中識別並選擇基本特徵以用作機器學習模型的輸入。

6.離群值偵測：辨識並刪除與大量資料明顯偏離的資料點。離群值會改變分析結果並對機器學習模型的表現產生不利影響。

7.偵測重複：辨識並刪除重複的資料點。重複資料會導致不準確或不可靠的結果，並增加資料集的大小，使其難以處理和分析。

8.識別趨勢：在您的資料中尋找模式和趨勢，您可以使用這些模式和趨勢為未來的預測提供資訊或更好地了解資料的性質。

資料處理在機器學習中是必不可少的，因為它確保資料採用模型可以使用的形式，並消除任何錯誤或不一致。這提高了模型的性能和預測的準確性。

資料管道的最後階段是特徵工程。

特徵工程

特徵工程將原始資料轉換為可用作機器學習模型輸入的特徵。這涉及從原材料中識別和提取最關鍵的數據，並將其轉換為模型可以使用的格式。特徵工程在機器學習中必不可少，因為它可以顯著影響模型性能。

特徵工程涉及：

特徵提取：從原始資料中提取相關資訊。例如，確定最重要的特徵或組合現有特徵以建立新特徵。

屬性修改:變更屬性類型，例如將分類變數變更為數值變數或縮放資料以適合特定範圍。

特徵選擇：確定資料的基本特徵以用作機器學習模型的輸入。

降維：透過刪除冗餘或不相關的特徵來減少資料庫中的特徵數量。

新增資料：向現有資料點新增變更或操作以建立新資料點。

特徵工程需要很好地理解資料、要解決的問題以及要使用的機器學習演算法。此過程是迭代和實驗性的，可能需要多次迭代才能找到可提高模型性能的最佳特徵集。

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