Contenido del Curso
Procesamiento Previo de Datos
Procesamiento Previo de Datos
Aumento de Datos: Datos Sintéticos
Aumento de datos - es un paso importante en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. Este método se entiende como un aumento de la muestra de datos para el entrenamiento mediante la modificación de los datos existentes. La generación de datos "sintéticos" puede ser útil en diversas situaciones en las que los datos del mundo real pueden ser difíciles de obtener, insuficientes o delicados.
Este método se utiliza cuando no hay datos suficientes para entrenar un modelo de aprendizaje automático. En virtud de la falta de datos, podemos entender que el conjunto de datos puede no ser representativo de la población subyacente o del fenómeno estudiado. El tamaño de la muestra debe ser lo suficientemente grande como para proporcionar una potencia estadística suficiente para detectar relaciones o diferencias significativas. El tamaño de muestra necesario depende de factores como la complejidad del análisis, la variabilidad de los datos y el nivel de precisión deseado. La generación de datos sintéticos puede ayudar a complementar los datos del mundo real y proporcionar ejemplos de entrenamiento adicionales.
La biblioteca pandas puede utilizarse para crear datos sintéticos con una estructura o formato específicos. A continuación se muestra un ejemplo de cómo utilizar pandas para crear un conjunto de datos sintéticos:
import pandas as pd import numpy as np # Create a sample dataset dataset = pd.DataFrame({'A': np.random.rand(10), 'B': np.random.choice(['male', 'female'], 10), 'C': np.random.randint(1, 100, 10)}) # Generate synthetic data using Pandas synthetic_data = pd.concat([dataset, dataset.sample(frac=0.5)]) print(synthetic_data)
Utilizamos el método pd.concat() para concatenar el marco de datos original con un subconjunto del marco de datos muestreado aleatoriamente. Ajustando el parámetro frac a 0,5, muestreamos el 50% de las filas del marco de datos original y las añadimos al final del marco de datos, duplicando así el tamaño del marco de datos y generando datos sintéticos.
Swipe to show code editor
Generar un conjunto de datos con 4 columnas y 5 filas utilizando pandas.
Cambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones¡Gracias por tus comentarios!
Aumento de Datos: Datos Sintéticos
Aumento de datos - es un paso importante en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. Este método se entiende como un aumento de la muestra de datos para el entrenamiento mediante la modificación de los datos existentes. La generación de datos "sintéticos" puede ser útil en diversas situaciones en las que los datos del mundo real pueden ser difíciles de obtener, insuficientes o delicados.
Este método se utiliza cuando no hay datos suficientes para entrenar un modelo de aprendizaje automático. En virtud de la falta de datos, podemos entender que el conjunto de datos puede no ser representativo de la población subyacente o del fenómeno estudiado. El tamaño de la muestra debe ser lo suficientemente grande como para proporcionar una potencia estadística suficiente para detectar relaciones o diferencias significativas. El tamaño de muestra necesario depende de factores como la complejidad del análisis, la variabilidad de los datos y el nivel de precisión deseado. La generación de datos sintéticos puede ayudar a complementar los datos del mundo real y proporcionar ejemplos de entrenamiento adicionales.
La biblioteca pandas puede utilizarse para crear datos sintéticos con una estructura o formato específicos. A continuación se muestra un ejemplo de cómo utilizar pandas para crear un conjunto de datos sintéticos:
import pandas as pd import numpy as np # Create a sample dataset dataset = pd.DataFrame({'A': np.random.rand(10), 'B': np.random.choice(['male', 'female'], 10), 'C': np.random.randint(1, 100, 10)}) # Generate synthetic data using Pandas synthetic_data = pd.concat([dataset, dataset.sample(frac=0.5)]) print(synthetic_data)
Utilizamos el método pd.concat() para concatenar el marco de datos original con un subconjunto del marco de datos muestreado aleatoriamente. Ajustando el parámetro frac a 0,5, muestreamos el 50% de las filas del marco de datos original y las añadimos al final del marco de datos, duplicando así el tamaño del marco de datos y generando datos sintéticos.
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Aumento de Datos: Datos Sintéticos
Aumento de datos - es un paso importante en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. Este método se entiende como un aumento de la muestra de datos para el entrenamiento mediante la modificación de los datos existentes. La generación de datos "sintéticos" puede ser útil en diversas situaciones en las que los datos del mundo real pueden ser difíciles de obtener, insuficientes o delicados.
Este método se utiliza cuando no hay datos suficientes para entrenar un modelo de aprendizaje automático. En virtud de la falta de datos, podemos entender que el conjunto de datos puede no ser representativo de la población subyacente o del fenómeno estudiado. El tamaño de la muestra debe ser lo suficientemente grande como para proporcionar una potencia estadística suficiente para detectar relaciones o diferencias significativas. El tamaño de muestra necesario depende de factores como la complejidad del análisis, la variabilidad de los datos y el nivel de precisión deseado. La generación de datos sintéticos puede ayudar a complementar los datos del mundo real y proporcionar ejemplos de entrenamiento adicionales.
La biblioteca pandas puede utilizarse para crear datos sintéticos con una estructura o formato específicos. A continuación se muestra un ejemplo de cómo utilizar pandas para crear un conjunto de datos sintéticos:
import pandas as pd import numpy as np # Create a sample dataset dataset = pd.DataFrame({'A': np.random.rand(10), 'B': np.random.choice(['male', 'female'], 10), 'C': np.random.randint(1, 100, 10)}) # Generate synthetic data using Pandas synthetic_data = pd.concat([dataset, dataset.sample(frac=0.5)]) print(synthetic_data)
Utilizamos el método pd.concat() para concatenar el marco de datos original con un subconjunto del marco de datos muestreado aleatoriamente. Ajustando el parámetro frac a 0,5, muestreamos el 50% de las filas del marco de datos original y las añadimos al final del marco de datos, duplicando así el tamaño del marco de datos y generando datos sintéticos.
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Este método se utiliza cuando no hay datos suficientes para entrenar un modelo de aprendizaje automático. En virtud de la falta de datos, podemos entender que el conjunto de datos puede no ser representativo de la población subyacente o del fenómeno estudiado. El tamaño de la muestra debe ser lo suficientemente grande como para proporcionar una potencia estadística suficiente para detectar relaciones o diferencias significativas. El tamaño de muestra necesario depende de factores como la complejidad del análisis, la variabilidad de los datos y el nivel de precisión deseado. La generación de datos sintéticos puede ayudar a complementar los datos del mundo real y proporcionar ejemplos de entrenamiento adicionales.
La biblioteca pandas puede utilizarse para crear datos sintéticos con una estructura o formato específicos. A continuación se muestra un ejemplo de cómo utilizar pandas para crear un conjunto de datos sintéticos:
import pandas as pd import numpy as np # Create a sample dataset dataset = pd.DataFrame({'A': np.random.rand(10), 'B': np.random.choice(['male', 'female'], 10), 'C': np.random.randint(1, 100, 10)}) # Generate synthetic data using Pandas synthetic_data = pd.concat([dataset, dataset.sample(frac=0.5)]) print(synthetic_data)
Utilizamos el método pd.concat() para concatenar el marco de datos original con un subconjunto del marco de datos muestreado aleatoriamente. Ajustando el parámetro frac a 0,5, muestreamos el 50% de las filas del marco de datos original y las añadimos al final del marco de datos, duplicando así el tamaño del marco de datos y generando datos sintéticos.
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