Dataset python что это

Создание набора данных с использованием API с Python

Дата публикации Sep 22, 2018

Всякий раз, когда мы начинаем проект машинного обучения, первое, что нам нужно, это набор данных. Хотя существует множество наборов данных, которые вы можете найти в Интернете с различной информацией, иногда вы хотите извлечь данные самостоятельно и начать собственное расследование. Это когда API, предоставленный веб-сайтом, может прийти на помощь.

API на самом деле очень простой инструмент, который позволяет любому получить доступ к информации с данного веб-сайта. Вам может потребоваться использование определенных заголовков, но некоторые API требуют только URL. В этой статье я буду использовать API-интерфейс Twitch, предоставленныйСквозной API-интерфейс Free Code Camp Twitch, Этот маршрут API не требует запуска какого-либо идентификатора клиента, что делает его очень простым для доступа к данным Twitch. Весь проект доступен как Блокнот вРепозиторий Create-dataset-using-API,

Импорт библиотек

Понять API

Сначала нам нужно понять, какую информацию можно получить из API. Для этого мы используем пример каналаFree Code Campсделать вызов API и проверить информацию, которую мы получаем.

Чтобы получить доступ к ответу API, мы используем вызов функции requests.get(url).json() который не только получает ответ от API для url но также получает формат JSON для этого. Затем мы сбрасываем данные, используя dump() метод в content так что мы можем рассмотреть его в более презентабельном виде. Вывод кода выглядит следующим образом:

Если мы внимательно посмотрим на результаты, то увидим, что мы получили много информации. Мы получаем идентификатор, ссылки на различные другие разделы, подписчиков, имя, язык, статус, URL, мнения и многое другое. Теперь мы можем просмотреть список каналов, получить информацию для каждого канала и скомпилировать его в набор данных. Я буду использовать несколько свойств из этого списка, включая_мне бы,отображаемое имя,положение дел,последователиа такжевзгляды,

Создать набор данных

Теперь, когда мы знаем, чего ожидать от ответа API, давайте начнем с компиляции данных и создания нашего набора данных. Для этого блога мы рассмотрим список каналов, которые я собрал онлайн.

Панды sample() Метод отображает случайно выбранные строки кадра данных. В этом методе мы передаем количество строк, которые мы хотим показать. Здесь давайте отобразим 5 строк.

При ближайшем рассмотрении мы видим, что у набора данных есть две незначительные проблемы. Давайте обратимся к ним один за другим.

Экспорт данных

В этой статье мы обсудили подход к созданию нашего собственного набора данных с использованием Twitch API и Python. Вы можете использовать аналогичный подход для доступа к информации через любой другой API. Попробуйте с помощьюGitHub API,

Пожалуйста, не стесняйтесь делиться своими мыслями и задавайте мне любые вопросы, которые у вас могут возникнуть.

Источник

Как загрузить и построить DataSet Mnist в Python?

Это руководство покрывает шаг, чтобы загрузить набор данных Mnist в Python. DataSet Mnist – это большая база данных рукописных цифр. Это обычно используется для обучения

Это руководство покрывает шаг, чтобы загрузить набор данных Mnist в Python. Mnist dataset это большая база данных рукописных цифр. Он обычно используется для обучения различных систем обработки изображений.

Mnist не хватает модифицированного Национального института стандартов и базы данных технологий.

Этот набор данных используется для учебных моделей для распознавания рукописных цифр. Это имеет приложение в сканировании для рукописных пин-кодов на буквах.

Mnist содержит коллекцию 70 000, 28 х 28 Изображения рукописных цифр от От 0 до 9.

Почему набор данных Mnist так популярен?

Мнист популярен для множества причин, это:

Кроме того, этот набор данных обычно используется в курсах по обработке изображений и обучении машин.

Загрузка данных Mnist в Python

В этом руководстве мы узнаем о наборе данных Mnist. Мы также посмотрим, как загрузить DataSet Mnist в Python.

1. Загрузка набора данных в Python

Давайте начнем с загрузки набора данных в нашу ноутбук Python. Самый простой способ загрузки данных – через KERAS.

DataSet Mnist состоит из учебных данных и данных тестирования. Каждое изображение хранится в 28×28, а соответствующий выход – это цифра на изображении.

Мы можем проверить это, глядя на форму обучения и тестировании данных.

Чтобы загрузить данные в переменные Использовать:

Для печати формы тренировки и тестирования векторов используют:

Мы получаем следующий вывод:

От этого мы можем заключить следующее о DataSet Mnist:

2. Построение набора данных Mnist

Попробуем отображать изображения в DataSet Mnist. Начните, импортируя Матплотлиб Отказ

Чтобы построить данные, используйте следующую часть кода:

Заполните код для загрузки и сюжета Mnist DataSet в Python

Полный код для этого учебника приведен ниже:

Что дальше?

Теперь, когда вы импортировали набор данных Mnist, вы можете использовать его для классификации изображений.

Когда дело доходит до задачи классификации изображений, ничто не может победить сверточные нейронные сети (CNN). CNN содержит Световые слои, объединение слоев и выплывающие слои Отказ

Давайте посмотрим, что делают каждый из этих слоев.

1. Сверворение слоя

Слой свертки фильтрует изображение с меньшим пиксельным фильтром. Это уменьшает размер изображения, не теряя взаимосвязь между пикселями.

2. Пул слой

Основная задача слоя объединения состоит в том, чтобы уменьшить пространственный размер изображения после свертки.

Слой объединения уменьшает объем параметров, выбрав Максимальные, средние или суммы значений внутри пикселей.

Максимальное объединение является наиболее часто используемым техникой объединения.

3. Уплотнительный слой

Уплотнительный слой представляет собой многомерный вектор пикселя в виде одномерного вектора пикселя.

Заключение

Это руководство было о загрузке данных Mnist на DataSet в Python. Мы изучили набор данных Mnist и кратко обсуждали о сетях CNN, которые можно использовать для классификации изображений на DataSet Mnist.

Если вы хотите узнать дальше о обработке изображений в Python, прочитайте этот урок о том, как читать изображения в Python с помощью OpenCV.

Источник

Sergiy Kolesnikov

Statsmodels

Statsmodels provides two types of datasets: around two dozens of built-in datasets that are installed alongside the statsmodels package, and a collection of datasets from multiple R packages that can be downloaded on demand. Both types of datasets can be easily accessed using the Statsmodels’ statsmodels.api.datasets module.

Built-in Datasets

An example of a built-in datasets is the American National Election Studies of 1996 dataset that is stored in the anes96 submodule of the datasets module. Every dataset submodule has attributes DESCRLONG and NOTE that give a detailed description of the dataset:

The data itself is represented by a Dataset object that is returned by the load_pandas() function of the submodule.

The data property of the Dataset object contains a pandas DataFrame with the data.

So, if you know the submodule in which the dataset is stored (e.g., anes96 ), you can get the DataFrame with the data in just one line:

The table below lists all built-in datasets provided by Statsmodels and the corresponding submodules.

Datasets from R

Besides the built-in datasets, Statsmodels provides access to 1173 datasets from the Rdatasets project. The Rdataets project is a collection of datasets that were originally distributed with R and its add-on packages. To access a particular dataset you need its name and the name of the original R package. For example, the famous iris dataset, which is often used to demonstrate classification algorithms, can be accessed under the name “iris” and package “datasets”. Calling the get_rdataset() function with these arguments downloads the corresponding dataset from the Rdatasets project’s repository and returns it in a Dataset object:

The __doc__ attribute of the Dataset object stores a detailed description of the dataset.

The data attribute stores a pandas DataFrame with the data:

So, if you know the dataname and the package of a dataset (e.g., “iris” and “datasets”), you can download the data and get the corresponding DataFrame in just one line:

This index provides a complete overview of all datasets available in the Rdatasets repository with the corresponding datanames (the item column) and packages (the package column). The index is also available in the CSV format.

Scikit-learn

Scikit-learn’s datasets module provides 7 built-in toy datasets that are used in Scikit-learn’s documentation for quick illustration of the algorithms, but are actually too small to be representative for real-world data. More interestingly, Scikit-learn also provides a set of random sample generators that can be used to generate artificial datasets of controlled size and complexity for different machine-learning problems.

Built-in Toy Datasets

For each of the built-in datasets there is a load function that returns a Bunch object representing the dataset. For example, the Boston House Prices dataset can be loaded with the load_boston() function:

The DESCR attribute of the Bunch object stores a detailed description of the dataset:

The data itself is provided in form of two numpy arrays: one for the independent variables ( Bunch.data attribute) and one for the dependent variables ( Bunch.target attribute). The names of the features are stored in the Bunch.feature_names attribute. A pandas DataFrame can be easily constructed from a numpy array and a list of feature names:

The table below lists the built-in datasets in Scikit-learn and the corresponding load functions. Some of these datasets are also available in Statsmodels through Rdatasets project. The corresponding datanames and packages to access these datasets from Statsmodels are also listed.

Random Sample Generators

Besides the built-in datasets, the Scikit-learn’s datasets module provides multiple generators that can generate random data for regression, classification, and clustering problems.

make_regression() generates a random regression problem. To generate a random regression problem with 5 samples, 4 features (2 of which are informative, that is, influence the target variable), and with 1 target variable run:

make_classification() generates a random classification problem. To generate a random classification problem with 5 samples, 3 features (2 of which are informative and 1 is redundant), 2 classes, and with 1 cluster per class run:

make_blobs() generates a random clustering problem. To generate a random clustering problem with 5 samples, 3 centers, and 2 features run:

Seaborn

Seaborn provides 13 datasets from its own collection. The available datasets can be listed with the get_dataset_names() function:

The data in a dataset can be accessed in form of a pandas DataFrame by calling the load_dataset() function with the name of the dataset as the argument:

Some datasets, such as anscombe and iris, seem to be from R collection and some are not. There is no any description of the datasets available. This reduces their usefulness.

Summary

Источник

Моем датасет: руководство по очистке данных в Python

Хочешь знать больше о Python?

Подпишись на наш канал о Python в Telegram!

Прежде чем передать набор данных ML-модели, его нужно очистить: обработать пропуски, дубликаты, выбросы. Как это сделать, не потеряв важную информацию, описал сайт proglib.io.

Ни одна модель машинного обучения не выдаст осмысленных результатов, если вы предоставите ей сырые данные. После формирования выборки данных их необходимо очистить.

Очистка данных – это процесс обнаружения и исправления (или удаления) поврежденных или неточных записей из набора записей, таблицы или базы данных. Процесс включает в себя выявление неполных, неправильных, неточных или несущественных данных, а затем замену, изменение или удаление «загрязненных» данных.

Определение очень длинное и не очень понятное 🙁

Чтобы детально во всем разобраться, мы разбили это определение на составные части и создали пошаговый гайд по очистке данных на Python. Здесь мы разберем методы поиска и исправления:

Для работы с данными мы использовали Jupyter Notebook и библиотеку Pandas.

Базой для наших экспериментов послужит набор данных по ценам на жилье в России, найденный на Kaggle. Мы не станем очищать всю базу целиком, но разберем на ее основе главные методы и операции.

Прежде чем переходить к процессу очистки, всегда нужно представлять исходный датасет. Давайте быстро взглянем на сами данные:

Этот код покажет нам, что набор данных состоит из 30471 строки и 292 столбцов. Мы увидим, являются ли эти столбцы числовыми или категориальными признаками.

Теперь мы можем пробежаться по чек-листу «грязных» типов данных и очистить их один за другим.

1. Отсутствующие данные

Работа с отсутствующими значениями – одна из самых сложных, но и самых распространенных проблем очистки. Большинство моделей не предполагают пропусков.

1.1. Как обнаружить?

Рассмотрим три метода обнаружения отсутствующих данных в наборе.

1.1.1. Тепловая карта пропущенных значений

Когда признаков в наборе не очень много, визуализируйте пропущенные значения с помощью тепловой карты.

Приведенная ниже карта демонстрирует паттерн пропущенных значений для первых 30 признаков набора. По горизонтальной оси расположены признаки, по вертикальной – количество записей/строк. Желтый цвет соответствует пропускам данных.

Заметно, например, что признак life_sq имеет довольно много пустых строк, а признак floor – напротив, всего парочку – около 7000 строки.

1.1.2. Процентный список пропущенных данных

Если в наборе много признаков и визуализация занимает много времени, можно составить список долей отсутствующих записей для каждого признака.

Такой список для тех же 30 первых признаков выглядит следующим образом:

У признака life_sq отсутствует 21% значений, а у floor – только 1%.

Этот список является полезным резюме, которое может отлично дополнить визуализацию тепловой карты.

1.1.3. Гистограмма пропущенных данных

Еще одна хорошая техника визуализации для наборов с большим количеством признаков – построение гистограммы для числа отсутствующих значений в записи.

Отсюда понятно, что из 30 тыс. записей более 6 тыс. строк не имеют ни одного пропущенного значения, а еще около 4 тыс.– всего одно. Такие строки можно использовать в качестве «эталонных» для проверки различных гипотез по дополнению данных.

1.2. Что делать с пропущенными значениями?

Не существует общих решений для проблемы отсутствующих данных. Для каждого конкретного набора приходится искать наиболее подходящие методы или их комбинации.

Разберем четыре самых распространенных техники. Они помогут в простых ситуациях, но, скорее всего, придется проявить творческий подход и поискать нетривиальные решения, например, промоделировать пропуски.

1.2.1. Отбрасывание записей

Первая техника в статистике называется методом удаления по списку и заключается в простом отбрасывании записи, содержащей пропущенные значения. Это решение подходит только в том случае, если недостающие данные не являются информативными.

1.2.2. Отбрасывание признаков

Как и предыдущая техника, отбрасывание признаков может применяться только для неинформативных признаков.

В процентном списке, построенном ранее, мы увидели, что признак hospital_beds_raion имеет высокий процент недостающих значений – 47%. Мы можем полностью отказаться от этого признака:

1.2.3. Внесение недостающих значений

Для численных признаков можно воспользоваться методом принудительного заполнения пропусков. Например, на место пропуска можно записать среднее или медианное значение, полученное из остальных записей.

Для категориальных признаков можно использовать в качестве заполнителя наиболее часто встречающееся значение.

Возьмем для примера признак life_sq и заменим все недостающие значения медианой этого признака:

Одну и ту же стратегию принудительного заполнения можно применить сразу для всех числовых признаков:

К счастью, в нашем наборе не нашлось пропусков в категориальных признаках. Но это не мешает нам продемонстрировать использование той же стратегии:

1.2.4. Замена недостающих значений

Таким образом, мы сохраняем данные о пропущенных значениях, что тоже может быть ценной информацией.

2. Нетипичные данные (выбросы)

Выбросы – это данные, которые существенно отличаются от других наблюдений. Они могут соответствовать реальным отклонениям, но могут быть и просто ошибками.

2.1. Как обнаружить выбросы?

Для численных и категориальных признаков используются разные методы изучения распределения, позволяющие обнаружить выбросы.

2.1.1. Гистограмма/коробчатая диаграмма

Из-за возможных выбросов данные выглядят сильно искаженными.

Чтобы изучить особенность поближе, построим коробчатую диаграмму.

Видим, что есть выброс со значением более 7000.

2.1.2. Описательная статистика

Отклонения численных признаков могут быть слишком четкими, чтобы не визуализироваться коробчатой диаграммой. Вместо этого можно проанализировать их описательную статистику.

Например, для признака life_sq видно, что максимальное значение равно 7478, в то время как 75% квартиль равен только 43. Значение 7478 – выброс.

2.1.3. Столбчатая диаграмма

Для категориальных признаков можно построить столбчатую диаграмму – для визуализации данных о категориях и их распределении.

2.1.4. Другие методы

Для обнаружения выбросов можно использовать другие методы, например, построение точечной диаграммы, z-оценку или кластеризацию. В этом руководстве они не рассматриваются.

2.2. Что делать?

Выбросы довольно просто обнаружить, но выбор способа их устранения слишком существенно зависит от специфики набора данных и целей проекта. Их обработка во многом похожа на обработку пропущенных данных, которую мы разбирали в предыдущем разделе. Можно удалить записи или признаки с выбросами, либо скорректировать их, либо оставить без изменений.

Переходим к более простой части очистки данных – удалению мусора.

Вся информация, поступающая в модель, должна служить целям проекта. Если она не добавляет никакой ценности, от нее следует избавиться.

Три основных типа «ненужных» данных:

Рассмотрим работу с каждым типом отдельно.

3. Неинформативные признаки

Если признак имеет слишком много строк с одинаковыми значениями, он не несет полезной информации для проекта.

3.1. Как обнаружить?

Составим список признаков, у которых более 95% строк содержат одно и то же значение.

Теперь можно последовательно перебрать их и определить, несут ли они полезную информацию.

3.2. Что делать?

4. Нерелевантные признаки

Нерелевантные признаки обнаруживаются ручным отбором и оценкой значимости. Например, признак, регистрирующий температуру воздуха в Торонто точно не имеет никакого отношения к прогнозированию цен на российское жилье. Если признак не имеет значения для проекта, его нужно исключить.

5. Дубликаты записей

Если значения признаков (всех или большинства) в двух разных записях совпадают, эти записи называются дубликатами.

5.1. Как обнаружить повторяющиеся записи?

Получаем в результате 10 отброшенных дубликатов:

Другой распространенный способ вычисления дубликатов: по набору ключевых признаков. Например, неуникальными можно считать записи с одной и той же площадью жилья, ценой и годом постройки.

Получаем в результате 16 дублирующихся записей:

5.2. Что делать с дубликатами?

Очевидно, что повторяющиеся записи нам не нужны, значит, их нужно исключить из набора.

Вот так выглядит удаление дубликатов, основанное на наборе ключевых признаков:

В результате новый набор df_dedupped2 стал короче на 16 записей.

Большая проблема очистки данных – разные форматы записей. Для корректной работы модели важно, чтобы набор данных соответствовал определенным стандартам – необходимо тщательное исследование с учетом специфики самих данных. Мы рассмотрим четыре самых распространенных несогласованности:

6. Разные регистры символов

Непоследовательное использование разных регистров в категориальных значениях является очень распространенной ошибкой, которая может существенно повлиять на анализ данных.

6.1. Как обнаружить?

Давайте посмотрим на признак sub_area :

В нем содержатся названия населенных пунктов. Все выглядит вполне стандартизированным:

6.2. Что делать?

Эта проблема легко решается принудительным изменением регистра:

7. Разные форматы данных

7.1. Как обнаружить?

Признак timestamp представляет собой строку, хотя является датой:

7.2. Что же делать?

Чтобы было проще анализировать транзакции по годам и месяцам, значения признака timestamp следует преобразовать в удобный формат:

8. Опечатки

Опечатки в значениях категориальных признаков приводят к таким же проблемам, как и разные регистры символов.

8.1. Как обнаружить?

Простой способ идентификации подобных элементов – нечеткая логика или редактирование расстояния. Суть этого метода заключается в измерении количества букв (расстояния), которые нам нужно изменить, чтобы из одного слова получить другое.

Те слова, в которых содержатся опечатки, имеют меньшее расстояние с правильным словом, так как отличаются всего на пару букв.

8.2. Что делать?

Мы можем установить критерии для преобразования этих опечаток в правильные значения.

9. Адреса

Адреса – ужасная головная боль для всех аналитиков данных. Ведь мало кто следует стандартному формату, вводя свой адрес в базу данных.

9.1. Как обнаружить?

Проще предположить, что проблема разных форматов адреса точно существует. Даже если визуально вы не обнаружили беспорядка в этом признаке, все равно стоит стандартизировать их для надежности.

В нашем наборе данных по соображениям конфиденциальности отсутствует признак адреса, поэтому создадим новый набор df_add_ex :

Признак адреса здесь загрязнен:

9.2. Что делать?

Минимальное форматирование включает следующие операции:

Теперь признак стал намного чище:

Мы сделали это! Это был долгий и трудный путь, но теперь все «грязные» данные очищены и готовы к анализу, а вы стали спецом по чистке данных!

Источник