Chapitre 25. Prétraitement et ingénierie des caractéristiques
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
Tout scientifique des données digne de ce nom sait que l'un des plus grands défis (et des plus grandes pertes de temps) en matière d'analyse avancée est le prétraitement. Ce n'est pas qu'il s'agisse d'une programmation particulièrement compliquée, mais plutôt qu'elle nécessite une connaissance approfondie des données avec lesquelles tu travailles et une compréhension de ce dont ton modèle a besoin pour exploiter ces données avec succès. Ce chapitre couvre les détails de la façon dont tu peux utiliser Spark pour effectuer le prétraitement et l'ingénierie des caractéristiques. Nous passerons en revue les principales exigences auxquelles tu devras répondre pour entraîner un modèle MLlib en termes de structure de tes données. Nous aborderons ensuite les différents outils que Spark met à disposition pour effectuer ce type de travail.
Formatage des modèles en fonction de ton cas d'utilisation
Pour prétraiter les données pour les différents outils d'analyse avancée de Spark, tu dois tenir compte de ton objectif final. La liste suivante parcourt les exigences relatives à la structure des données d'entrée pour chaque tâche d'analyse avancée dans MLlib :
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Dans le cas de la plupart des algorithmes de classification et de régression, tu veux obtenir tes données dans une colonne de type
Doublepour ...
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