តារាងវិចិត្រស័ក្តិដោយ Dasani Madipalli
ឥឡូវនេះអ្នកបានរៀបចំឧបករណ៍ដែលត្រូវការសម្រាប់ការចាប់ផ្តើមបង្កើតម៉ូដែលម៉ាស៊ីនរៀនជាមួយ Scikit-learn ហើយ អ្នករួចរាល់ក្នុងការចាប់ផ្តើមសួរចម្លើយពីទិន្នន័យរបស់អ្នក។ ពេលអ្នកធ្វើការជាមួយទិន្នន័យ និងអនុវត្តន៍ដោះស្រាយ ML វាសំខាន់ណាស់ក្នុងការយល់ដឹងពីរបៀបសួរចម្លើយត្រឹមត្រូវ ដើម្បីអាចបើកសមត្ថភាពនៃទិន្នន័យរបស់អ្នកបានត្រឹមត្រូវ។
ក្នុងមេរៀននេះ អ្នកនឹងរៀនពី៖
- របៀបរៀបចំព័ត៌មានរបស់អ្នកសម្រាប់ការបង្កើតម៉ូដែល។
- របៀបប្រើ Matplotlib សម្រាប់វិចិត្រស័ក្តិនិន្នន័យ។
ចម្លើយដែលអ្នកត្រូវការបាននឹងកំណត់ប្រភេទអាល់ហ្គូរីធម៍ ML ដែលអ្នកនឹងប្រើ។ ហើយគុណភាពនៃចម្លើយដែលបានត្រឡប់មកវិញ គឺពឹងផ្អែកយ៉ាងខ្លាំងលើធម្មជាតិនៃទិន្នន័យរបស់អ្នក។
ចូរមើល ទិន្នន័យ ដែលបានផ្តល់សម្រាប់មេរៀននេះ។ អ្នកអាចបើកឯកសារ .csv នេះនៅក្នុង VS Code។ ការមើលលឿនភ្លាមៗបង្ហាញថាមានចន្លោះទទេ និងការលាយបញ្ចូលរវាងខ្សែអក្សរ និងទិន្នន័យចំនួន។ ក៏មានជួរឈរមួយហៅថា 'Package' ដែលទិន្នន័យក្នុងនោះលាយគ្នារវាង 'sacks', 'bins' និងតម្លៃផ្សេងទៀត។ ទិន្នន័យនេះ ពិតជា មិនស្អាតត្រឹមត្រូវទេ។
🎥 ចុចរូបភាពខាងលើសម្រាប់វីដេអូខ្លីបង្ហាញពីការរៀបចំទិន្នន័យសម្រាប់មេរៀននេះ។
ពិតប្រាកដថា មិនប្រាកដល្អទេដែលទទួលបាន dataset ដែលរួចរាល់សម្រាប់ប្រើបង្កើតម៉ូដែល ML បានភ្លាមៗ។ ក្នុងមេរៀននេះ អ្នកនឹងរៀនរបៀបរៀបចំនូវ dataset ដើមដោយប្រើបណ្ណាល័យ Python ស្តង់ដា។ ក៏ដូចជារៀនបច្ចេកទេសខុសៗគ្នាសម្រាប់វិចិត្រស័ក្តិនៃទិន្នន័យផងដែរ។
ក្នុងថតនេះ អ្នកនឹងរកឃើញឯកសារ .csv មួយនៅក្នុងថតឫស data ហៅថា US-pumpkins.csv ដែលមានជួរដេក ១៧៥៧ នៃទិន្នន័យអំពីទីផ្សារវាយផ្លែគោល ដែលត្រូវបានចែកជាក្រុមតាមក្រុង។ ទិន្នន័យដើមនេះបញ្ចេញពី Specialty Crops Terminal Markets Standard Reports ដែលចែកចាយដោយក្រសួងកសិកម្មសហរដ្ឋអាមេរិក។
ទិន្នន័យនេះមានលើសាធារណៈ។ អ្នកអាចទាញយកវាចេញជា ឯកសារច្រើនឯកសារផ្ទាល់ខ្លួនរៀងរាល់ក្រុង ពីគេហទំព័រ USDA។ ដើម្បីជៀសវាងឯកសារច្រើនពេក យើងបានបញ្ចូលទិន្នន័យក្រុងទាំងអស់ចូលក្នុងសៀវភៅ បច្ចុប្បន្ន យើងបាន រៀបចំ ទិន្នន័យរួចមួយចំនួន។ បន្ទាប់មក មកមើលលម្អិតទិន្នន័យ។
តើអ្នកមើលឃើញអ្វីពីទិន្នន័យនេះ? អ្នកបានឃើញថាមានការលាយបញ្ចូលរវាងខ្សែអក្សរ លេខ ចន្លោះទទេ និងតម្លៃចម្លែក ដែលអ្នកត្រូវយល់។
តើអ្នកអាចសួរចម្លើយអំពីទិន្នន័យនេះជាមួយបច្ចេកទេស Regression យ៉ាងដូចម្ដេច? តើអ្វីមួយដូចជា "ទស្សនាថ្លៃបាយផ្លែគោលលក់នៅខែណាមួយ"? មើលទិន្នន័យម្ដងទៀត មានកែប្រែខ្លះដែលត្រូវធ្វើដើម្បីបង្កើតរចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យដែលត្រូវការសម្រាប់ភារកិច្ចនេះ។
ចាប់ផ្តើមប្រើ Pandas (ឈ្មោះមានន័យថា Python Data Analysis) ដែលជាឧបករណ៍មានប្រយោជន៍សម្រាប់រៀបចំទិន្នន័យ ដើម្បីវិភាគ និងរៀបចំទិន្នន័យវាយផ្លែគោលនេះ។
អ្នកត្រូវខំធ្វើជំហានដើម្បីត្រួតពិនិត្យមើល ថ្ងៃខែខ្វះ៖
- បំលែងថ្ងៃខែទៅទ្រង់ទ្រាយខែ (វាជាថ្ងៃខែឆ្នាំរបស់ ស.រ.អ., ដូច្នេះទ្រង់ទ្រាយគឺ
MM/DD/YYYY)។ - ដកខែចេញជាជួរឈរថ្មី។
បើកឯកសារ notebook.ipynb ក្នុង Visual Studio Code ហើយនាំចូលសៀវភៅផ្ទាំងទៅក្នុង dataframe ថ្មីរបស់ Pandas។
-
ប្រើមុខងារ
head()ដើម្បីមើលជួរដេកប្រាំដំបូង។import pandas as pd pumpkins = pd.read_csv('../data/US-pumpkins.csv') pumpkins.head()
✅ តើមុខងារមួយដែលអ្នកនឹងប្រើសម្រាប់មើលជួរដេកចុងបំផុតប្រាំចុងក្រោយ?
-
ត្រួតពិនិត្យមើលថាតើមានទិន្នន័យខ្វះក្នុង dataframe បច្ចុប្បន្នទេ៖
pumpkins.isnull().sum()
មានទិន្នន័យខ្វះ ប៉ុន្តែប្រហែលជាមិនមានផលប៉ះពាល់ចំពោះភារកិច្ចនេះទេ។
-
ដើម្បីឲ្យ dataframe របស់អ្នកងាយស្រួលក្នុងការងារ ជ្រើសយកតែជួរឈរដែលអ្នកត្រូវការ ជាមួយមុខងារ
locដែលដកចេញពី dataframe ដើមជាក្រុមជួរដេក (ផ្ដល់ជាម៉ាស៊ីនជុំឡើង) និងជួរឈរ (ផ្ដល់ជាម៉ាស៊ីនទីពីរ)។ ប្រើ:ក្នុងករណីខាងក្រោមមានន័យថា "ទាំងអស់ជួរដេក"។columns_to_select = ['Package', 'Low Price', 'High Price', 'Date'] pumpkins = pumpkins.loc[:, columns_to_select]
គិតពីរបៀបកំណត់ថ្លៃមធ្យមនៃបាយផ្លែគោលក្នុងខែណាមួយ។ តើជួរឈរណាដែលអ្នកនឹងជ្រើសសម្រាប់ភារកិច្ចនេះ? គំនិត៖ អ្នកត្រូវការជួរឈរបី។
ដំណោះស្រាយ៖ គណនាមធ្យមនៃជួរឈរ Low Price និង High Price ដើម្បីបង្កើតជួរឈរថ្លៃថ្មី ហើយបំលែងជួរឈរ Date ឲ្យបង្ហាញតែខែប៉ុណ្ណោះ។សំណាងល្អ គិតតាមការត្រួតពិនិត្យខាងលើ គ្មានទិន្នន័យខ្វះសម្រាប់ថ្ងៃខែឬថ្លៃទេ។
-
ដើម្បីគណនាមធ្យម បន្ថែមកូដដូចខាងក្រោម៖
price = (pumpkins['Low Price'] + pumpkins['High Price']) / 2 month = pd.DatetimeIndex(pumpkins['Date']).month
✅ អ្នកអាចបោះពុម្ព
print(month)ដើម្បីត្រួតពិនិត្យទិន្នន័យណាមួយបាន។ -
ឥឡូវនេះ ចម្លងទិន្នន័យដែលបានបំលែងទៅក្នុង dataframe ថ្មីរបស់ Pandas៖
new_pumpkins = pd.DataFrame({'Month': month, 'Package': pumpkins['Package'], 'Low Price': pumpkins['Low Price'],'High Price': pumpkins['High Price'], 'Price': price})
ការបោះពុម្ព dataframe នឹងបង្ហាញ dataset ស្អាតនិងមានរបៀប ដែលអ្នកអាចប្រើបង្កើតម៉ូដែល regression ថ្មីរបស់អ្នក។
បើអ្នកមើលជួរឈរ Package សូមមើលថា វាយផ្លែគោលត្រូវបានលក់ក្នុងការរៀបចំផ្សេងៗគ្នាច្រើន។ មានករណីលក់ជា '1 1/9 bushel', '1/2 bushel', លក់ជា ខ្នាយ ផ្ទាល់, លក់ជា ផោន និងលក់ក្នុងប្រអប់ធំៗដែលមានទទឹងខុសៗគ្នា។
បាយផ្លែគោលហាក់ដូចជាពិបាកវាស់ទំងន់ដោយសរុបផ្នែកមួយទេ។
ស្វែងរកជាងទិន្នន័យដើម គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ថា ទាំងអស់មាន Unit of Sale ស្មើជា 'EACH' ឬ 'PER BIN' ត្រូវបានប្រើ Package ប្រភេទ តាមអាំងឆ្វេង មិនដូចគ្នា ឬ 'each'។ បាយផ្លែគោលហាក់ដូចជាពិបាកវាស់ទំងន់ច្បាស់លាស់ ដូចនេះយើងត្រូវតែចម្រោះសម្រាប់បាយផ្លែគោលដែលមានខ្សែអក្សរ 'bushel' ក្នុងជួរឈរ Package របស់ពួកវា។
-
បន្ថែមហ្វីលទ័រមួយនៅផ្នែកលើឯកសារ ខាងក្រោមការនាំចូល .csv ដើម៖
pumpkins = pumpkins[pumpkins['Package'].str.contains('bushel', case=True, regex=True)]
បើអ្នកបោះពុម្ពទិន្នន័យឥឡូវនេះ អ្នកនឹងឃើញថា តែជួរដេកប្រហែល ៤១៥ ដែលមានបាយផ្លែគោលតាម bushel ត្រូវបានយកតែប៉ុណ្ណោះ។
តើអ្នកមើលឃើញថា បរិមាណ bushel ផ្លាស់ប្ដូរតាមជួរដេកមែនទេ? អ្នកត្រូវធ្វើការទម្រង់តម្លៃតាម bushel សម្រាប់បង្ហាញតម្លៃតាម bushel ដូច្នេះត្រូវធ្វើគណិតវិទ្យាដើម្បីធ្វើឲ្យវាមានភាពស្តង់ដារ។
-
បន្ថែមជួរដេកខាងក្រោមប្លុកបង្កើត dataframe new_pumpkins៖
new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1 1/9'), 'Price'] = price/(1 + 1/9) new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1/2'), 'Price'] = price/(1/2)
✅ ដោយយោងទៅតាម The Spruce Eats, ទំងន់នៃ bushel អាស្រ័យលើប្រភេទផលិតផល ដូចជា វាជាបរិមាណមួយ។ "Bushel ត្រសក់ គឺត្រូវមានទំងន់ ៥៦ ផោន... ដល់ស្លឹកបៃតង មានទំហំធំជាង និងទំងន់តិចជាង bushel ត្រសក់ spinach គឺមានតែ ២០ ផោន"។ វាមិនងាយស្រួលទេ! យើងមិនបានបំលែង bushel ទៅផោនឡើយ តែប្រើតម្លៃតាម bushel។ ការសិក្សានេះពោរពេញដោយសារៈសំខាន់ក្នុងការយល់ដឹងធម្មជាតិនៃទិន្នន័យរបស់អ្នក!
ឥឡូវនេះ អ្នកអាចវិភាគតម្លៃរាប់តាមឯកតាជាផ្អែកលើការវាស់ bushel របស់ពួកវា។ ប្រសិនបើអ្នកបោះពុម្ពទិន្នន័យនេះម្តងទៀត អ្នកនឹងឃើញភាពស្តង់ដារ។
✅ តើអ្នកមើលឃើញទេថា ផ្លែគោលដែលលក់ដោយ bushel ផ្នែកកន្លះមានតម្លៃថ្លៃជាង? តើអ្នកអាចសន្និដ្ឋានពីមូលហេតុបានទេ? គំនិត៖ បាយផ្លែគោលតូចៗ មានតំលៃថ្លៃជាងបាយធំៗ ព្រោះមានច្រើនជាងនៅក្នុង bushel មួយ ដោយផ្អែកលើកន្លែងទំនេរដែលមានរវាងវាយដ៏ធំនិងផ្លែគោល។
ផ្នែកមួយនៃភារកិច្ចរបស់វិទ្យាសាស្ដ្រ ទិន្នន័យគឺការបង្ហាញពីគុណភាព និងធម្មជាតិនៃទិន្នន័យដែលពួកគេទទួលបាន។ ដើម្បីធ្វើបែបនេះ មិនហ៊ានតែបង្កើតវិចិត្រស័ក្តិស្អាតៗជានិច្ច ឬ អត្រា គន្លង និងក្រាផបាន សម្រាប់បង្ហាញប្រភេទផ្សេងៗនៃទិន្នន័យ។ តាមរយៈនេះ ពួកគេអាចបង្ហាញទំនាក់ទំនង និងកន្លែងខ្វះខាតដែលពិបាកសំរេចដោយការមើលតាមផ្ទាល់។
🎥 ចុចរូបភាពខាងលើសម្រាប់វីដេអូខ្លីបង្ហាញពីការវិចិត្រស័ក្តិនិន្នន័យសម្រាប់មេរៀននេះ។
វិចិត្រស័ក្តិអាចជួយកំណត់បច្ចេកទេសម៉ាស៊ីនរៀនដែលសមស្របបំផុតសម្រាប់ទិន្នន័យបាន។ គំនូស scatterplot ដែលហាក់ដូចតាមបន្ទាត់ បានបង្ហាញថាទិន្នន័យល្អសម្រាប់ការប្រើ regression របៀបលីនេអ៊ែរ។
បណ្ណាល័យវិចិត្រស័ក្តិទិន្នន័យមួយដែលដំណើរការល្អក្នុង Jupyter notebooks គឺ Matplotlib (ដែលអ្នកបានឃើញមុននេះក្នុងមេរៀនមុន)។
ទទួលបានបទពិសោធន៍បន្ថែមជាមួយវិចិត្រស័ក្តិនិន្នន័យក្នុង មេរៀនទាំងនេះ។
សាកល្បងបង្កើតគំនូសបន្ទាត់មូលដ្ឋានដើម្បីបង្ហាញ dataframe ថ្មីដែលអ្នកបានបង្កើត។ តើគំនូសបន្ទាត់មូលដ្ឋាននឹងបង្ហាញអ្វី?
-
នាំចូល Matplotlib នៅផ្នែកលើឯកសារ ក្រោមការនាំចូល Pandas៖
import matplotlib.pyplot as plt
-
ដំណើរការសៀវភៅគ្រាន់ចប់ម្តងទៀតសម្រាប់បន្ទាន់សម័យ។
-
នៅខាងក្រោមនៃសៀវភៅបន្ថែមកោសិកាដើម្បីគូសទិន្នន័យជាប្រអប់៖
price = new_pumpkins.Price month = new_pumpkins.Month plt.scatter(price, month) plt.show()
តើនេះជាគំនូសមានប្រយោជន៍ទេ? តើមានអ្វីណាមួយដែលធ្វើឲ្យអ្នកភ្ញាក់ផ្អើលទេ?
វាមិនមានប្រយោជន៍ពិសេសណាស់ទេ ពីព្រោះវាគ្រាន់តែបង្ហាញទិន្នន័យរបស់អ្នកជាចំនុចច散នៅក្នុងខែណាមួយ។
ដើម្បីទទួលបានតារាងបង្ហាញទិន្នន័យដែលមានប្រយោជន៍ អ្នកត្រូវតែផ្ដុំទិន្នន័យមួយរបៀបណាមួយ។ យើងសាកល្បងបង្កើតគំនូសដែលភាគល្អិត y បង្ហាញខែ និងទិន្នន័យបង្ហាញការបែងចែកទិន្នន័យ។
-
បន្ថែមកោសិកាមួយសម្រាប់បង្កើតតារាងជាតារាងប៊ា៖
new_pumpkins.groupby(['Month'])['Price'].mean().plot(kind='bar') plt.ylabel("Pumpkin Price")
នេះជាវិចិត្រស័ក្តិទិន្នន័យមានប្រយោជន៍ជាងមុនទេ! វាហាក់ដូចបង្ហាញថាតម្លៃខ្ពស់បំផុតសម្រាប់បាយផ្លែគោលមាននៅខែកញ្ញា និងតុលា។ តើវาตรงតាមការរំពឹងទុករបស់អ្នកទេ? ហេតុអ្វី?
ស្វែងយល់អំពីប្រភេទវិចិត្រស័ក្តិផ្សេងៗដែល Matplotlib ផ្តល់ជូន។ ប្រភេទណាដែលសមរម្យបំផុតសម្រាប់បញ្ហារេហ្គ្រេសស្យុង?
សូមមើលវិធីជាច្រើនក្នុងការវិចិត្រស័ក្តិនិន្នន័យ។ បង្កើតបញ្ជីបណ្ណាល័យផ្សេងៗ និងសម្គាល់ថាបណ្ណាល័យណាដែលល្អបំផុតសម្រាប់ភារកិច្ចបច្ចេកទេសផ្សេងៗ ដូចជាវិចិត្រស័ក្តិ 2D និង 3D។ តើអ្នកបានរកឃើញអ្វីខ្លះ?
ការបដិសេធ៖
ឯកសារនេះត្រូវបានបកប្រែដោយប្រើសេវាកម្មបកប្រែ AI Co-op Translator។ ខណៈពេលយើងខិតខំរកសុពលភាព យើងសូមអោយស្គាល់ថាការបកប្រែដោយស្វ័យប្រវត្តិកុំព្យូទ័រអាចមានកំហុសឬការខកខានខ្លះ។ ឯកសារដើមជាភាសាដើមគួរត្រូវបានចាត់ទុកជាមធ្យោបាយដែលមានសិទ្ធិពេញលេញ។ សម្រាប់ព័ត៌មានដែលសំខាន់ ការបកប្រែដោយអ្នកជំនាញវិជ្ជាជីវៈត្រូវបានផ្តល់អនុសាសន៍។ យើងមិនទទួលខុសត្រូវចំពោះការយល់ច្រឡំឬការបកប្រែមិនត្រឹមត្រូវណាមួយដែលកើតឡើងពីការប្រើប្រាស់ការបកប្រែនេះឡើយ។