带着快而有趣的眼光探索 Fastai 数据

人工智能

2023-09-14 23:46:11

使用 Fastai 探索数据的终极指南

数据探索：Fastai 的基础

数据探索是机器学习工作流程中一个至关重要的步骤，它使我们能够了解数据的模式、分布和异常值。Fastai 是一个强大的 Python 库，它为数据探索提供了广泛的工具和技术。

使用 DataBunch 加载数据

DataBunch 是 Fastai 中用于加载和管理数据集的对象。它提供了简单的方法来加载数据、将其拆分为训练集和测试集，并将其转换为张量。要使用 DataBunch 加载数据，请使用以下步骤：

导入 Fastai 库。
创建 DataBunch 对象，并使用 from_csv() 方法加载数据。
使用 split_by_rand_pct() 方法将数据拆分为训练集和测试集。
使用 to_tensor() 方法将数据转换为张量。

示例：

import fastai
from fastai.vision.data import DataBunch

data_bunch = DataBunch.from_csv(
    path="path/to/data",
    csv_fname="data.csv",
    train="train",
    valid="valid",
    target_cols="target_column",
    delimiter=",",
)

使用 ShowBatch 可视化数据

ShowBatch 是 Fastai 中用于可视化数据对象的函数。它可以显示数据中的一批数据，并允许您查看数据中各个特征的值。要使用 ShowBatch 可视化数据，请使用以下步骤：

导入 Fastai 库。
创建 DataBunch 对象。
使用 show_batch() 方法可视化数据。

示例：

import fastai

data_bunch = DataBunch.from_csv(
    path="path/to/data",
    csv_fname="data.csv",
    train="train",
    valid="valid",
    target_cols="target_column",
    delimiter=",",
)

data_bunch.show_batch(rows=10)  # 可视化 10 行数据

使用 DataBlock 处理数据

DataBlock 是 Fastai 中用于处理数据集的对象。它提供了一种简单的方法来应用数据预处理和数据增强技术。要使用 DataBlock 处理数据，请使用以下步骤：

导入 Fastai 库。
创建 DataBlock 对象，并使用 get_items() 方法加载数据。
使用 get_x() 和 get_y() 方法获取数据中的特征和标签。
使用 split() 方法将数据拆分为训练集和测试集。
使用 transform() 方法应用数据预处理和数据增强技术。

示例：

import fastai
from fastai.tabular.data import DataBlock

data_block = DataBlock(
    blocks=(ContinuousBlock(), CategoryBlock()),
    get_x=ColReader("features"),
    get_y=ColReader("target_column"),
    splitter=RandomSplitter(valid_pct=0.2),
)