Нейросети практика - стр. 14
train_size = int(0.7 * len(X))
val_size = int(0.15 * len(X))
X_train, y_train = X[:train_size], y[:train_size]
X_val, y
_val = X[train_size:train_size+val_size], y[train_size:train_size+val_size]
X_test, y_test = X[train_size+val_size:], y[train_size+val_size:]
# Проверка размеров наборов данных
print("Размер обучающего набора:", X_train.shape)
print("Размер проверочного набора:", X_val.shape)
print("Размер тестового набора:", X_test.shape)
```
В этом примере данные разделены на обучающий (70%), проверочный (15%) и тестовый (оставшиеся данные) наборы на основе времени. Сначала определяется размер каждого набора, и затем данные разделяются в соответствии с этими размерами. Это особенно полезно для временных рядов, где более ранние данные используются для обучения, следующие по времени данные – для проверки и настройки гиперпараметров, а самые новые данные – для тестирования производительности модели на новых, ранее не виденных данных.
В каждом из этих примеров данные разделяются на обучающий, проверочный и тестовый наборы, чтобы обеспечить правильную оценку и настройку модели. При разделении данных важно сохранять баланс между классами (если речь идет о задаче классификации) и убедиться, что разделение отражает реальное распределение данных.
6. Обработка пропущенных значений:
Верно, обработка пропущенных значений является важным шагом в предобработке данных для нейронных сетей. Пропущенные значения могут возникать из-за различных причин, таких как ошибки в сборе данных, технические проблемы или пропуски в самом наборе данных. Вот некоторые распространенные методы обработки пропущенных значений:
– Заполнение средним значением: В этом методе пропущенные значения заполняются средним значением по соответствующему признаку. Это подходит для числовых признаков, где среднее значение характеризует общую тенденцию данных.
```python
import pandas as pd
# Загрузка данных
data = pd.read_csv('data.csv')
# Заполнение пропущенных значений средним значением
data_filled = data.fillna(data.mean())
```
– Заполнение медианой: В этом методе пропущенные значения заполняются медианой по соответствующему признаку. Медиана является робастной мерой центральной тенденции, и она более устойчива к выбросам, чем среднее значение.
```python
import pandas as pd
# Загрузка данных
data = pd.read_csv('data.csv')
# Заполнение пропущенных значений медианой
data_filled = data.fillna(data.median())
```
– Заполнение наиболее частым значением: В этом методе пропущенные значения заполняются наиболее часто встречающимся значением по соответствующему признаку. Это подходит для категориальных признаков.
```python
import pandas as pd
# Загрузка данных
data = pd.read_csv('data.csv')
# Заполнение пропущенных значений наиболее частым значением
data_filled = data.fillna(data.mode().iloc[0])
```
Обработка пропущенных значений зависит от контекста данных и характера проблемы. Важно принимать во внимание тип данных, статистические свойства и особенности датасета при выборе метода заполнения пропущенных значений.
7. Создание фичей:
Фичи (features) – это характеристики или атрибуты, которые используются для описания данных и представления объектов или событий. В контексте глубокого обучения, фичи представляют собой входные данные, которые подаются на вход нейронной сети для обучения или прогнозирования.