Translation not up to date
Veri doldurma, veri kümenizdeki eksik değerleri yerine konan değerlerle değiştirme aracıdır. Girintiyi etkinleştirirseniz, eksik değerlerin verilerinizde nasıl kesiştiğini belirtebilirsiniz.
Deney tipine göre yükleme
Yükleme yöntemleri, oluşturacağınız deneyin tipine bağlıdır.
- Sınıflandırma ve regresyon için kategorik ve sayısal yükleme yöntemlerini yapılandırabilirsiniz.
- Zaman çizelgelerinde, sayısal kolonlara uygulanacak bir dizi yükleme yöntemi arasından seçim yapabilirsiniz. Deney çalıştığında, kümeden en iyi performans gösteren yöntem otomatik olarak uygulanır. Yerine koyma değeri olarak belirli bir değer de belirtebilirsiniz.
Yükleme etkinleştiriliyor
Yükleme seçeneklerini görüntülemek ve ayarlamak için:
- Denemenizi yapılandırırken Deney ayarları ' nı tıklatın.
- Veri kaynağı seçeneğini tıklatın.
- Enable data imputation(Veri somutlamayı etkinleştir) seçeneğini tıklatın. Veri yükleme özelliğini belirtik olarak etkinleştirmezseniz, ancak veri kaynağınızda eksik değerler varsa, AutoAI sizi uyarır ve varsayılan yükleme yöntemlerini uygular. Bkz. yükleme ayrıntıları.
- Gösterim bölümündeki seçenekleri belirleyin.
- İsteğe bağlı olarak, bir veri sütunu için kabul edilebilir yükleme yüzdesi için bir eşik ayarlayın. Eksik değerlerin yüzdesi belirtilen eşiği aşarsa, deneme başarısız olur. Çözmek için veri kaynağını güncelleyin ya da eşiği ayarlayın.
Sınıflandırma ve regresyon deneyleri için imputasyonu yapılandırma
İkili sınıflandırmada, çok değişkenli sınıflandırmada ya da regresyon deneylerinde eksik verileri bastırmak için bu yöntemlerden birini seçin. Metin tabanlı (kategorik) veriler için değerleri tamamlamak üzere bir yönteme ve sayısal veriler için başka bir yönteme sahip olabileceğinizi unutmayın.
| Yöntem | Açıklama |
|---|---|
| En sık | Eksik değeri, sütunda en sık görüntülenen değerle değiştirin. |
| Ortalama | Eksik değeri, sıralanmış sütunun ortasındaki değerle değiştirin. |
| Ortalama | Eksik değeri, sütuna ilişkin ortalama değerle değiştirin. |
Zaman çizelgesi deneyleri için yükleme yapılandırılması
Bu yöntemlerin bazılarını ya da tümünü seçin. Birden çok yöntem seçildiğinde, deney için en iyi performans gösteren yöntem otomatik olarak uygulanır.
| Yöntem | Açıklama |
|---|---|
| Kübik | Eksik değerleri doldurmak için pandas/scipy yöntemini kullanarak kübik interpolasyonu kullanır. |
| Dolgu | Eksik değerleri belirlediğiniz bir sayısal değerle değiştirmek için tip olarak değer ' i seçin. |
| Yinelemeli düzleştir | Veriler önce düzleştirilir ve daha sonra Scikit-learn iterative imputer eksik değerleri bulmak için uygulanır. |
| Doğrusal | Eksik değerleri doldurmak için pandas/scipy yöntemini kullanarak doğrusal interpolasyonu kullanın. |
| İleri | Eksik değeri sonraki değerle değiştir. |
| Önceki | Eksik değeri önceki değerle değiştir. |
Sonraki adımlar
Zaman serisi deneyleri için veri yükleme uygulaması ayrıntıları
Üst konu: AutoAI genel bakış