6 manieren om uw eigen dataset in Python samen te stellen

Introductie

Het creëren van uw eigen dataset is cruciaal in veel data science- en machine learning-projecten. Hoewel er talloze openbaar beschikbare datasets zijn, kunt u door uw eigen dataset te bouwen deze afstemmen op uw specifieke behoeften en de kwaliteit ervan garanderen. Verderop in dit artikel onderzoek je het belang van aangepaste datasets en geef je een stapsgewijze handleiding voor het maken van je eigen dataset in Python. We bespreken ook technieken voor het vergroten en uitbreiden van data, tools en bibliotheken voor het maken van datasets, best practices voor het creëren van datasets van hoge kwaliteit en ethische overwegingen bij het maken van datasets.

Inhoudsopgave

Het belang van aangepaste gegevenssets begrijpen

Aangepaste datasets bieden verschillende voordelen ten opzichte van reeds bestaande datasets.

Ten eerste stellen ze u in staat het doel en de reikwijdte van uw dataset te definiëren op basis van uw specifieke projectvereisten. Dit aanpassingsniveau zorgt ervoor dat uw dataset de relevante gegevens bevat die nodig zijn om uw onderzoeksvragen te beantwoorden of een bepaald probleem op te lossen.

Ten tweede bieden aangepaste datasets u controle over het gegevensverzamelingsproces. U kunt de bronnen kiezen waaruit u gegevens verzamelt, zodat de authenticiteit en relevantie ervan wordt gewaarborgd. Deze controle strekt zich ook uit tot de stappen voor het opschonen en voorbewerken van gegevens, zodat u deze kunt afstemmen op uw behoeften.

Ten slotte kunt u met aangepaste datasets eventuele problemen met klassenonevenwichtigheid in reeds bestaande datasets aanpakken. Door uw eigen gegevens te verzamelen en te labelen, kunt u zorgen voor een evenwichtige verdeling van klassen, wat cruciaal is voor het trainen van nauwkeurige machine learning-modellen.

Stappen om uw eigen dataset in Python te maken

Het maken van uw eigen dataset omvat verschillende belangrijke stappen. Laten we elke stap in detail verkennen:

Het doel en de reikwijdte van uw dataset definiëren

Voordat u gegevens verzamelt, is het essentieel om het doel en de reikwijdte van uw dataset duidelijk te definiëren. Vraag jezelf af welk specifiek probleem je probeert op te lossen of welke onderzoeksvragen je probeert te beantwoorden. Deze duidelijkheid zal u helpen bij het bepalen van de soorten gegevens die u moet verzamelen en de bronnen waaruit u deze moet verzamelen.

Het verzamelen en voorbereiden van de gegevens

Nadat u het doel en de reikwijdte van uw dataset heeft gedefinieerd, kunt u beginnen met het verzamelen van de gegevens. Afhankelijk van uw project kunt u gegevens verzamelen uit verschillende bronnen, zoals API's, webscraping of handmatige gegevensinvoer. Het is van cruciaal belang om de authenticiteit en integriteit van de gegevens tijdens het verzamelproces te waarborgen.

Nadat u de gegevens heeft verzameld, moet u deze voorbereiden voor verdere verwerking. Deze stap omvat het converteren van de gegevens naar een geschikt formaat voor analyse, zoals CSV of JSON. Bovendien moet u mogelijk de eerste taken voor het opschonen van gegevens uitvoeren, zoals het verwijderen van duplicaten of irrelevante gegevenspunten.

De gegevens opschonen en voorbewerken

Het opschonen en voorbewerken van gegevens zijn essentiële stappen bij het maken van datasets. Dit proces omvat het omgaan met ontbrekende gegevens, het omgaan met uitschieters en het transformeren van de gegevens in een geschikt formaat voor analyse. Python biedt verschillende bibliotheken, zoals Pandas en NumPy, krachtige tools voor het opschonen en voorbewerken van gegevens.

Als uw dataset bijvoorbeeld ontbrekende waarden bevat, kunt u de Pandas-bibliotheek gebruiken om die ontbrekende waarden in te vullen met de juiste imputatietechnieken. Op dezelfde manier kunt u, als uw dataset uitschieters bevat, statistische methoden gebruiken om deze effectief te detecteren en af te handelen.

Het organiseren en structureren van de dataset

Om de bruikbaarheid en onderhoudbaarheid van uw dataset te garanderen, is het cruciaal om deze goed te organiseren en te structureren. Deze stap omvat het creëren van een duidelijke mappenstructuur, naamgevingsconventies en bestandsformaten die gemakkelijke toegang tot en begrip van de gegevens vergemakkelijken.

U kunt uw dataset bijvoorbeeld in aparte mappen ordenen voor verschillende klassen of categorieën. Elk bestand in deze mappen kan één gegevensexemplaar vertegenwoordigen met een gestandaardiseerde naamgevingsconventie die relevante informatie over de gegevens bevat.

De gegevensset opsplitsen in trainings- en testsets

Het opsplitsen van uw dataset in trainings- en testsets is essentieel om de prestaties van machine learning-modellen te evalueren. De trainingsset wordt gebruikt om het model te trainen, terwijl de testset de prestaties op onzichtbare gegevens beoordeelt.

Python's scikit-learn-bibliotheek biedt handige functies voor het splitsen van datasets in trainings- en testsets. U kunt bijvoorbeeld de functie `train_test_split` gebruiken om uw dataset willekeurig in de gewenste verhoudingen te verdelen.

U kunt ook lezen: Scikit-Learn versus TensorFlow: welke te kiezen?

Omgaan met onevenwichtige klassen (indien van toepassing)

Als uw dataset onevenwichtige klassen bevat, waarbij sommige klassen aanzienlijk minder exemplaren hebben dan andere, is het van cruciaal belang om dit probleem aan te pakken. Onevenwichtige klassen kunnen leiden tot vertekende modellen die slecht presteren op ondervertegenwoordigde klassen.

Er zijn verschillende technieken om met onevenwichtige klassen om te gaan, zoals oversampling, undersampling of het gebruik van geavanceerde algoritmen die specifiek zijn ontworpen voor onevenwichtige datasets. Python-bibliotheken zoals onevenwichtig leren implementeren deze technieken die eenvoudig kunnen worden geïntegreerd in uw pijplijn voor het maken van gegevenssets.

Lees ook: Top 50+ georuimtelijke Python-bibliotheken

Technieken voor gegevensvergroting en -uitbreiding

Data-augmentatie is een krachtige techniek die wordt gebruikt om de omvang en diversiteit van uw dataset te vergroten. Het omvat het toepassen van verschillende transformaties op de bestaande gegevens, waardoor nieuwe exemplaren worden gecreëerd die nog steeds representatief zijn voor de oorspronkelijke gegevens.

Beeldgegevensvergroting

Het vergroten van beeldgegevens wordt vaak gebruikt om de modelprestaties bij computervisietaken te verbeteren. Technieken zoals rotatie, spiegelen, schalen en het toevoegen van ruis kunnen op afbeeldingen worden toegepast om nieuwe variaties op de originele gegevens te creëren.

Python-bibliotheken zoals OpenCV en imgaug bieden verschillende functies en methoden voor het vergroten van afbeeldingsgegevens. U kunt bijvoorbeeld de functie `roteren` uit de OpenCV-bibliotheek gebruiken om afbeeldingen met een opgegeven hoek te roteren.

import cv2
image = cv2.imread('image.jpg')
rotated_image = cv2.rotate(image, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)

Tekstgegevensvergroting

Tekstgegevensvergroting genereert nieuwe tekstinstanties door verschillende transformaties op de bestaande tekst toe te passen. Technieken zoals het vervangen van synoniemen, het invoegen van woorden en het verwijderen van woorden kunnen diverse variaties op de originele tekst creëren.

Python-bibliotheken zoals NLTK en TextBlob bieden functies en methoden voor het vergroten van tekstgegevens. U kunt bijvoorbeeld de functie `synsets` uit de NLTK-bibliotheek gebruiken om synoniemen van woorden te vinden en deze in de tekst te vervangen.

from nltk.corpus import wordnet
def synonym_replacement(text):
    words = text.split()
    augmented_text = []
    for word in words:
        synonyms = wordnet.synsets(word)
        if synonyms:
            augmented_text.append(synonyms[0].lemmas()[0].name())
        else:
            augmented_text.append(word)
    return ' '.join(augmented_text)
original_text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
augmented_text = synonym_replacement(original_text)

Audiogegevensvergroting

Technieken voor gegevensvergroting kunnen worden toegepast op audiosignalen bij audioverwerkingstaken om nieuwe instanties te creëren. Technieken zoals time stretching, pitch shifting en het toevoegen van achtergrondgeluid kunnen diverse variaties op de originele audiogegevens genereren.

Python-bibliotheken zoals Librosa en PyDub bieden functies en methoden voor het vergroten van audiogegevens. U kunt bijvoorbeeld de functie `time_stretch` uit de Librosa-bibliotheek gebruiken om de duur van een audiosignaal uit te rekken.

import librosa
audio, sr = librosa.load('audio.wav')
stretched_audio = librosa.effects.time_stretch(audio, rate=1.2)

Vergroting van videogegevens

Bij het vergroten van videogegevens worden transformaties op videoframes toegepast om nieuwe exemplaren te creëren. Technieken zoals bijsnijden, spiegelen en het toevoegen van visuele effecten kunnen diverse variaties op de originele videogegevens genereren.

Python-bibliotheken zoals OpenCV en MoviePy bieden functies en methoden voor het vergroten van videogegevens. U kunt bijvoorbeeld de functie 'bijsnijden' uit de MoviePy-bibliotheek gebruiken om een videoframe bij te snijden.

from moviepy.editor import VideoFileClip
video = VideoFileClip('video.mp4')
cropped_video = video.crop(x1=100, y1=100, x2=500, y2=500)

Python biedt verschillende tools en bibliotheken die het proces voor het maken van datasets kunnen vereenvoudigen. Laten we enkele van deze tools en bibliotheken verkennen:

Scikit leren

Scikit leren is een populaire machine-learningbibliotheek in Python die verschillende functies en klassen biedt voor het maken van datasets. Het biedt functies voor het genereren van synthetische datasets, het opsplitsen van datasets in trainings- en testsets en het omgaan met onevenwichtige klassen.

U kunt bijvoorbeeld de functie `make_classification` uit de module `sklearn.datasets` gebruiken om een synthetische classificatiegegevensset te genereren.

from sklearn.datasets import make_classification
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=5, random_state=42)

Gegevenssets voor knuffelgezichten

Hugging Face Datasets is een Python-bibliotheek die een breed scala aan reeds bestaande datasets biedt voor taken op het gebied van natuurlijke taalverwerking. Het biedt ook tools voor het maken van aangepaste datasets door bestaande datasets te combineren en voor te verwerken.

U kunt bijvoorbeeld de functie `load_dataset` uit de module `datasets` gebruiken om een reeds bestaande dataset te laden.

from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset('imdb')

U kunt ook lezen: NLP-superkrachten benutten: een stapsgewijze handleiding voor het fijn afstemmen van het gezicht

Kili-technologie

Kili Technology is een datalabelplatform dat tools biedt voor het maken en beheren van datasets voor machine learning-projecten. Het biedt een gebruiksvriendelijke interface voor het labelen van gegevens en ondersteunt verschillende gegevenstypen, waaronder tekst, afbeeldingen en audio.

Met Kili Technology kunt u eenvoudig gelabelde datasets maken door medewerkers uit te nodigen om de gegevens te annoteren of door hun ingebouwde annotatietools te gebruiken.

Andere Python-bibliotheken voor het maken van datasets

Naast de bovengenoemde tools en bibliotheken kunnen verschillende andere Python-bibliotheken nuttig zijn voor het maken van datasets. Sommige van deze bibliotheken omvatten Pandas, NumPy, TensorFlow en PyTorch. Deze bibliotheken bieden krachtige tools voor gegevensmanipulatie, voorverwerking en opslag, waardoor ze essentieel zijn voor het maken van datasets.

Best practices voor het creëren van hoogwaardige datasets

Het creëren van hoogwaardige datasets is cruciaal voor het verkrijgen van nauwkeurige en betrouwbare resultaten in data science- en machine learning-projecten. Hier volgen enkele best practices waarmee u rekening moet houden bij het maken van uw eigen dataset:

Zorgen voor de kwaliteit en integriteit van gegevens

Gegevenskwaliteit en -integriteit zijn van cruciaal belang bij het maken van datasets. Het is van essentieel belang ervoor te zorgen dat de gegevens die u verzamelt accuraat, volledig en representatief zijn voor het fenomeen in de echte wereld dat u bestudeert. Dit kan worden bereikt door het zorgvuldig selecteren van gegevensbronnen, het valideren van de gegevens tijdens het verzamelproces en het grondig opschonen en voorbewerken van de gegevens.

Omgaan met ontbrekende gegevens

Ontbrekende gegevens zijn een veelvoorkomend probleem in datasets en kunnen de prestaties van machine learning-modellen aanzienlijk beïnvloeden. Het is belangrijk om op de juiste manier met ontbrekende gegevens om te gaan door gebruik te maken van imputatietechnieken of door gebruik te maken van geavanceerde algoritmen die ontbrekende waarden kunnen verwerken.

Omgaan met uitbijters

Uitschieters zijn gegevenspunten die aanzienlijk afwijken van de rest van de gegevens. Ze kunnen een onevenredige impact hebben op de resultaten van data-analyse en machine learning-modellen. Het is van cruciaal belang om uitschieters effectief te detecteren en te behandelen door gebruik te maken van statistische methoden of door het gebruik van robuuste algoritmen te overwegen die minder gevoelig zijn voor uitschieters.

Evenwichtsklasseverdeling

Als uw dataset onevenwichtige klassen bevat, is het belangrijk om dit probleem aan te pakken om vertekende modellen te voorkomen. Technieken zoals oversampling, undersampling of het gebruik van geavanceerde algoritmen die specifiek zijn ontworpen voor onevenwichtige datasets kunnen worden gebruikt om de klassenverdeling in evenwicht te brengen.

Documenteren en annoteren van de dataset

Een goede documentatie en annotatie van de dataset zijn essentieel voor de bruikbaarheid en reproduceerbaarheid ervan. Het documenteren van de gegevensbronnen, verzamelmethoden, voorverwerkingsstappen en eventuele aannames die zijn gedaan tijdens het proces voor het maken van gegevenssets, zorgt voor transparantie en stelt anderen in staat uw werk te begrijpen en te reproduceren.

Ethische overwegingen bij het maken van datasets

Bij het maken van datasets zijn ook ethische overwegingen betrokken die niet over het hoofd mogen worden gezien. Hier zijn enkele belangrijke ethische overwegingen waarmee u rekening moet houden:

Privacy en anonimisering

Bij het verzamelen en gebruiken van gegevens is het belangrijk om de privacy te respecteren en de anonimiteit van de betrokken personen of entiteiten te waarborgen. Dit kan worden bereikt door persoonlijk identificeerbare informatie (PII) uit de dataset te verwijderen of te coderen of door de juiste toestemming van individuen te verkrijgen.

Vooringenomenheid en eerlijkheid

Vertekening in datasets kan leiden tot vertekende modellen en oneerlijke uitkomsten. Het is van cruciaal belang om eventuele vooroordelen in de dataset, zoals gender- of raciale vooroordelen, te identificeren en te verminderen. Dit kan worden gedaan door zorgvuldig gegevensbronnen te selecteren, het gegevensverzamelingsproces te diversifiëren en eerlijkheidsbewuste algoritmen te gebruiken.

Het verkrijgen van geïnformeerde toestemming van personen van wie de gegevens worden verzameld, is essentieel. Individuen moeten volledig worden geïnformeerd over het doel van de gegevensverzameling, de manier waarop hun gegevens zullen worden gebruikt en de mogelijke risico's die daarmee gepaard gaan. Bovendien moet er een duidelijk beleid voor gegevensgebruik worden opgesteld om een verantwoord en ethisch gebruik van de dataset te garanderen.

Conclusie

Door uw eigen dataset in Python te bouwen, kunt u de gegevens aanpassen aan uw projectvereisten en de kwaliteit ervan garanderen. Door de stappen in dit artikel te volgen, kunt u een hoogwaardige dataset creëren die uw onderzoeksvragen beantwoordt of een specifiek probleem oplost. Daarnaast werden technieken voor datavergroting en -uitbreiding, tools en bibliotheken voor het creëren van datasets, best practices voor het creëren van datasets van hoge kwaliteit en ethische overwegingen bij het creëren van datasets besproken. Met deze inzichten bent u goed uitgerust om aan uw eigen reis voor het maken van datasets te beginnen.

Verwant

Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
Bron: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/01/how-to-create-your-own-dataset-in-python/

6 manieren om uw eigen dataset in Python te bouwen