O que é mapeamento de campos em aprendizado de máquina?
O mapeamento de campos garante uma comunicação tranquila entre vários campos de dados, agindo como a cola que os mantém unidos na área de aprendizado de máquina. Considere o seguinte cenário: você tem vários conjuntos de dados, cada um com um conjunto exclusivo de propriedades, mas eles não compartilham uma linguagem comum. O mapeamento de campo serve como tradutor, harmonizando os diversos dialetos dessas áreas e facilitando análises e modelagens eficientes. É o ingrediente principal que permite combinar dados de diversas fontes, identificar recursos significativos e transformar dados básicos em conhecimento perspicaz. O mapeamento de campos permite descobrir padrões, correlações e tendências ocultas, preenchendo a lacuna entre diversas representações de campos. Isto estabelece uma base sólida para a criação de modelos de aprendizado de máquina precisos e confiáveis. Nesta postagem, examinaremos de perto o mapeamento de campo no aprendizado de máquina.
O que é mapeamento de campo?
O mapeamento de campo é fundamentalmente semelhante a um tradutor de idiomas no contexto de aprendizado de máquina. Os valores de um campo (atributo ou recurso) são transformados ou mapeados para outro. O mapeamento de campos garante que vários campos possam se comunicar com sucesso, da mesma forma que um tradutor ajuda duas pessoas a se entenderem. Para criar uma imagem única que possa ser posteriormente analisada e modelada, ele preenche a lacuna entre os diferentes formatos de dados. Portanto, considere o mapeamento de campos como um superpoder que permite que os campos de dados se comuniquem e compreendam uns aos outros falando a mesma língua.
Importância do mapeamento de campo
No aprendizado de máquina, a fase crucial do pré-processamento de dados é quando os dados não processados são limpos e preparados para análise. Ao mapear e alterar as propriedades dos dados, o mapeamento de campos é essencial para este processo. Ajuda na limpeza de dados, na abordagem de valores ausentes e na resolução de contradições. Além disso, o mapeamento de campo na engenharia de recursos nos permite construir novos recursos a partir dos antigos, capturando padrões e correlações significativas nos dados. Esta fase é essencial, pois aumenta a capacidade de previsão e o desempenho geral dos modelos de aprendizado de máquina.
Aplicações de mapeamento de campo
Engenharia de recursos
O processo de transformação de recursos inutilizáveis de dados brutos em aprendizado de máquina é conhecido como engenharia de recursos. Como o mapeamento de campo mapeia recursos existentes e cria novos com base neles, ele é crucial para esse processo. Isso permite que o modelo encontre padrões e relacionamentos importantes nos dados.
Integração de dados
Ao trabalhar com muitos conjuntos de dados, cada conjunto de dados pode ter um nome ou formato de campo exclusivo. O mapeamento de campo melhora a compatibilidade e a homogeneidade entre conjuntos de dados, auxiliando no alinhamento de campo. Como resultado, a integração e análise eficazes de dados são simplificadas.
Transformação de dados
Transformações de dados como dimensionamento, normalização ou codificação para variáveis categóricas são possíveis usando mapeamento de campo. Podemos ter certeza de que os dados estão em um formato que os algoritmos de aprendizado de máquina podem usar, mapeando os campos para seus equivalentes convertidos.
Aumento de dados
O mapeamento de campos pode ser usado para expandir o conjunto de dados em situações em que não há exemplos de treinamento suficientes, criando novas amostras com variações nos campos atuais. Isso melhora a funcionalidade e a capacidade de generalização do modelo.
Dados privados
Ao compartilhar dados ou fazer pesquisas colaborativas, o mapeamento de campo pode ser usado para proteger informações confidenciais. A privacidade de pessoas ou organizações pode ser mantida mapeando certas variáveis para valores anônimos ou criptografados.
Implementando mapeamento de campo em aprendizado de máquina
Vamos construir um conjunto de dados simples e um programa Python de amostra para mapear um campo para outro e mostrar como o mapeamento de campos funciona na prática. Converteremos as leituras de temperatura de Fahrenheit para Celsius neste exemplo.
# Importing the required libraries
import pandas as pd
# Creating a sample dataset
data = {'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston'],
'Temperature(Fahrenheit)': [72, 87, 65, 92]}
df = pd.DataFrame(data)
# Defining the field mapping function
def fahrenheit_to_celsius(temp):
celsius = (temp - 32) * 5 / 9
return celsius
# Applying field mapping
df['Temperature(Celsius)'] = df['Temperature(Fahrenheit)'].apply(fahrenheit_to_celsius)
# Printing the transformed dataset
print(df)
Saída
City Temperature(Fahrenheit) Temperature(Celsius)
0 New York 72 22.222222
1 Los Angeles 87 30.555556
2 Chicago 65 18.333333
3 Houston 92 33.333333
Começando com um conjunto de dados de amostra com dois campos – “Cidade” e “Temperatura (Fahrenheit)” – no trecho de código acima. Depois disso, criamos uma função de mapeamento de campo chamada Fahrenheit_to_celsius que altera os dados de temperatura Fahrenheit para Celsius. O campo 'Temperatura (Fahrenheit)' é então mapeado para o campo 'Temperatura (Celsius)' do DataFrame usando a função de mapeamento.
Conclusão
Concluindo, o mapeamento de campo é extremamente importante para o aprendizado de máquina, pois tem influência direta na modelagem e no processamento de dados. Ele permite a integração e análise suaves de vários conjuntos de dados, garantindo compatibilidade e consistência ao mapear os valores de um campo para outro. O mapeamento de campo é vital para a engenharia de recursos porque torna possível produzir recursos significativos que identificam os principais padrões e relacionamentos dos dados. Ele equipa os cientistas de dados com as ferramentas necessárias para converter e preparar dados, permitindo modelagem precisa e desempenho aprimorado de previsão.