การทำความสะอาดข้อมูล Auto MPG เพื่อทำนายประสิทธิภาพเชื้อเพลิงด้วย TensorFlow

บทนำ

TensorFlow เฟรมเวิร์ก ML จาก Google โค้ดเปิด ใช้กับ Python

การติดตั้ง

pip install tensorflow

Tensor และปัญหา Regression

เทนเซอร์ = อาร์เรย์หลายมิติ สำหรับ Data flow graph ทำนายตัวแปรต่อเนื่อง

ชุดข้อมูล Auto MPG

ข้อมูลรถยนต์ยุค 70-80s คุณสมบัติ: น้ำหนัก แรงม้า ปริมาตรเครื่องยนต์ ฯลฯ ทำนาย MPG

ตัวอย่าง: ขั้นตอน Data Cleaning

print("เริ่มทำความสะอาดข้อมูล")
dataset.isna().sum()
dataset = dataset.dropna()
dataset['Origin'] = dataset['Origin'].map({1: 'USA', 2: 'Europe', 3: 'Japan'})
print("ทำความสะอาดข้อมูลเสร็จสิ้น!")
dataset = pd.get_dummies(dataset, prefix='', prefix_sep='')
print("ตัวอย่างข้อมูลหลังทำความสะอาด:")
dataset.head(4)

ที่มาโค้ด: TensorFlow Regression Tutorial

ผลลัพธ์

เริ่มทำความสะอาดข้อมูล
ทำความสะอาดข้อมูลเสร็จสิ้น!
ตัวอย่างข้อมูลหลังทำความสะอาด -

คำอธิบาย

• ลบค่า NaN ออกจากชุดข้อมูล
• ใช้ฟังก์ชัน map แปลงค่าตัวเลขของ Origin เป็นชื่อประเทศ
• ใช้ pd.get_dummies สร้าง one-hot encoding
• แสดงตัวอย่างข้อมูลหลังทำความสะอาด