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如何识别、抓取和构建高质量机器学习数据集（下）
2019年05月02日 由 sunlei 发表
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昨天我们学习了“搜索数据”和“提取数据”，今天我们继续来学习最后一部分“构建数据集”。
传送门：如何识别、抓取和构建高质量机器学习数据集（上）
第3阶段 -构建数据集
到目前为止，我们的数据质量可能在以下方面有一些改进：
清理数据
目前提取的数据可能有一些记录丢失了基本的数据信号。它们可以被安全地丢弃。例如：
- 有很多关于ModCloth的评论没有包含fit反馈或者购买的产品尺寸信息。尽管在第64-66行中我们丢弃了不包含任何侧信息的评论，但是仍然有一些评论包含一些侧信息，但是不包含一些基本数据信号。
- 如果你注意到，与项目不同，审核人关于ModCloth的信息与任何惟一id都没有关联。这对我们来说是另一个挑战，因为用户id对我们来说是一个重要的数据信号。为了解决这个问题，我们可以将审阅者的名称与其度量值连接起来，形成一个惟一的字符串。我们可以强制要求至少存在3个测量字段，以减少数据集中的噪音，因为不同的审阅者获得了相同的id。然后可以安全地删除所有不存在此类信息的记录。
- 此外，很少有记录显示产品目录尺寸中没有报告的采购尺寸（可能是报告错误）。我们也抛弃了这些记录。
匿名化
为了保护隐私，匿名用户和项目细节总是一个好主意。因为我们在ModCloth数据集中有像身体尺寸这样的敏感属性，所以我们可以随机生成用户id和项目id。如果我们搜取非公开的信息，这就变得更加重要了。
标准化
数据中可能存在一些属性，它们在所有记录中可能没有相同的含义。在这种情况下，我们需要使用我们的直觉(或一些基线)来标准化跨数据集的属性。例如，ModCloth上不同的产品可能会有不同的尺码习惯(美国有一些，英国有一些，牛仔裤有完全不同的尺码习惯，等等)。因此，在我们标准化所有记录的大小之前，数据集基本上是不可用的。
解决这一问题的一种方法是利用ModCloth上提供的尺寸图表，它将不同约定的尺寸映射到可以用来创建保存顺序的标准比例。然而，在一些产品中仍然存在一些未知的尺寸。我们可以使用我们的直觉将它们转换成一个标准尺度(例如xxxs可能不在尺寸表中，但是我们可以确定它肯定会比xs小)，或者放弃所有对有争议产品的评论。
结构化
一旦我们确信我们所做的所有的预处理数据良好，剩下要做的最后一件事是将数据以一个共同的格式如CSV， JSON等新型结构化， 以便有兴趣使用数据集的人能够轻松地读取和导入数据。
结论
完成上述所有步骤后，数据中的记录可能如下：
{
"item_id"： "507565"，
"size"： 12，
"quality"： 5，
"cup size"： "c"，
"hips"： "44.0"，
"bra size"： "42"，
"category"： "tops"，
"length"： "slightly long"，
"height"： "5ft 6in"，
"review_summary"： "I love this shirt so much"，
"review_text"： "I love this shirt so much I bought 2. It is quite long in the back but it goes with everything and can easily be dressed up or dressed down."，
"fit"： "fit"，
"user_id"： "56291"
}这看起来更干净、更有条理。我们做到了!
这可能需要消化很多内容，但是吸收内容的最佳方法是在下一个dataset任务中应用这些步骤。在此过程中，请记住本文的以下主要观点：
- 无论您是否考虑到特定的问题，请尝试识别数据集的EssentialData信号。这将指导数据集搜索过程。
- 结合来自多个数据源的数据，以提高数据集的有用性和质量。
- 一旦确定了数据提取源，就可以了解站点的结构并计划如何系统地提取数据。
- 根据提取过程中遇到的意外情况即兴编写脚本的过程。首先，在站点的有限部分试用您的脚本，如果您没有足够的本地存储空间，则通过在适当位置进行错误处理来避免失败。
- 如果您没有足够的本地存储空间，则首选动态分析数据。此外，请注意您发送到源站点的请求频率。
- 一旦您拥有了所有数据，请考虑是否可以进一步清理、匿名、标准化和结构化数据，以提高数据质量。
当我收集更多的数据集并遇到不同的场景时，我将继续改进本文。与此同时，如果你自己想出(或已经有了)一些技巧和技巧，请在评论中告诉我，我将尝试在本文中结合它们。
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