মেশিন লার্নিং - স্কেলিং

ফিচার স্কেলিং (Scale Features)

আপনার ডাটা ভিন্ন মান ধারণ করছে বা ভিন্ন পরিমাপক ইউনিট ব্যবহার করছে তখন, তাদের তুলনা করা কঠিন হতে পারে।মাইক্রোন (কিলোগ্রাম) মাইক্রোন (কিলোগ্রাম) এর সাথে কি? বা উচ্চতা সময়ের সাথে তুলনা করা হতে পারে?

এই প্রশ্নের উত্তর স্কেলিং (স্কেলিং)।আমরা ডাটা স্কেলিং করতে পারি যাতে নতুন বৈশিষ্ট্যগুলি তুলনামূলক হয়।

দেখুন নিচের টেবিল, যা আমাদেরবৈচিত্র্যমূলক প্রতিক্রিয়াএই চপ্তরে ব্যবহৃত ডাটাসেট একই, কিন্তু এবার, Volume কলামের ইউনিট লিটার (ccm নয়, 1000) হয়েছে。

Car Model Volume Weight CO2
Toyota Aygo 1.0 790 99
Mitsubishi Space Star 1.2 1160 95
Skoda Citigo 1.0 929 95
Fiat 500 0.9 865 90
Mini Cooper 1.5 1140 105
VW Up! 1.0 929 105
Skoda Fabia 1.4 1109 90
Mercedes A-Class 1.5 1365 92
Ford Fiesta 1.5 1112 98
Audi A1 1.6 1150 99
Hyundai I20 1.1 980 99
Suzuki Swift 1.3 990 101
Ford Fiesta 1.0 1112 99
Honda Civic 1.6 1252 94
Hundai I30 1.6 1326 97
Opel Astra 1.6 1330 97
BMW 1 1.6 1365 99
Mazda 3 2.2 1280 104
Skoda Rapid 1.6 1119 104
Ford Focus 2.0 1328 105
Ford Mondeo 1.6 1584 94
Opel Insignia 2.0 1428 99
Mercedes C-Class 2.1 1365 99
Skoda Octavia 1.6 1415 99
Volvo S60 2.0 1415 99
Mercedes CLA 1.5 1465 102
Audi A4 2.0 1490 104
Audi A6 2.0 1725 114
Volvo V70 1.7 1523 109
BMW 5 2.0 1705 114
Mercedes E-Class 2.1 1605 115
Volvo XC70 2.0 1746 117
Ford B-Max 1.6 1235 104
BMW 2 1.6 1390 108
Opel Zafira 1.6 1405 109
Mercedes SLK 2.5 1395 120

很难将排量 1.0 与车重 790 进行比较，但是如果将它们都缩放为可比较的值，我们可以很容易地看到一个值与另一个值相比有多少。

缩放数据有多种方法，在本教程中，我们将使用一种称为标准化（standardization）的方法。

标准化方法使用以下公式：

z = (x - u) / s

其中 z 是新值，x 是原始值，u 是平均值，s 是标准差。

如果从上述数据集中获取 weight 列，则第一个值为 790，缩放后的值为：

(790 - 1292.23) / 238.74 = -2.1

如果从上面的数据集中获取 volume 列，则第一个值为 1.0，缩放后的值为：

(1.0 - 1.61) / 0.38 = -1.59

现在，您可以将 -2.1 与 -1.59 相比较，而不是比较 790 与 1.0。

您不必手动执行此操作，Python sklearn 模块有一个名为 StandardScaler() 的方法，该方法返回带有转换数据集方法的 Scaler 对象。

উদাহরণ

缩放 Weight 和 Volume 列中的所有值：

import pandas
from sklearn import linear_model
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scale = StandardScaler()
df = pandas.read_csv("cars2.csv")
X = df[['Weight', 'Volume']]
scaledX = scale.fit_transform(X)
print(scaledX)

ফলাফল:

请注意，前两个值是 -2.1 和 -1.59，与我们的计算相对应：

[[-2.10389253 -1.59336644]]
 [-0.55407235 -1.07190106]
 [-1.52166278 -1.59336644]
 [-1.78973979 -1.85409913]
 [-0.63784641 -0.28970299]
 [-1.52166278 -1.59336644]
 [-0.76769621 -0.55043568]
 [ 0.3046118  -0.28970299]
 [-0.7551301  -0.28970299]
 [-0.59595938 -0.0289703 ]
 [-1.30803892 -1.33263375]
 [-1.26615189 -0.81116837]
 [-0.7551301  -1.59336644]
 [-0.16871166 -0.0289703 ]
 [ 0.14125238 -0.0289703 ]
 [ 0.15800719 -0.0289703 ]
 [ 0.3046118  -0.0289703 ]
 [-0.05142797  1.53542584]
 [-0.72580918 -0.0289703 ]
 [ 0.14962979  1.01396046]
 [ 1.2219378  -0.0289703 ]
 [ 0.5685001   1.01396046]
 [ 0.3046118   1.27469315]
 [ 0.51404696 -0.0289703 ]
 [ 0.51404696  1.01396046]
 [ 0.72348212 -0.28970299]
 [ 0.8281997   1.01396046]
 [ 1.81254495  1.01396046]
 [ 0.96642691 -0.0289703 ]
 [ 1.72877089  1.01396046]
 [ 1.30990057  1.27469315]
 [ 1.90050772  1.01396046]
 [-0.23991961 -0.0289703 ]
 [ 0.40932938 -0.0289703 ]
 [ 0.47215993 -0.0289703 ]
 [ 0.4302729   2.31762392]

রান ইনস্ট্যান্স

CO2 মানক পূর্বাভাস

বৈচিত্র্যমূলক প্রতিক্রিয়াএকটি চাপটির কাজ হল কারের ওজন এবং ইঞ্জিনের গ্রিডের ক্ষেত্রে কার্বন ডাইআক্সাইড উৎসর্গ পূর্বাভাস করা।

ডাটাসেটটি স্কেল করা হওয়ার পরে, পূর্বাভাস পূর্বাভাস করার সময় স্কেলিং পরিমাণ ব্যবহার করা আবশ্যক:

উদাহরণ

একটি ২৩০০ কিলোগ্রাম ও ১.৩ লিটার কারের কার্বন ডাইআক্সাইড উৎসর্গ প্রবিষ্টি পূর্বাভাস করুন:

import pandas
from sklearn import linear_model
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scale = StandardScaler()
df = pandas.read_csv("cars2.csv")
X = df[['Weight', 'Volume']]
y = df['CO2']
scaledX = scale.fit_transform(X)
regr = linear_model.LinearRegression()
regr.fit(scaledX, y)
scaled = scale.transform([[2300, 1.3]])
predictedCO2 = regr.predict([scaled[0]])
print(predictedCO2)

ফলাফল:

[107.2087328]

রান ইনস্ট্যান্স