在机器学习领域，数据预处理是一个至关重要的步骤，它直接影响到模型的训练效果和最终性能。数据预处理包括多种技术，如归一化、独热编码、划分训练集和验证集等。本文将详细介绍这些技术，并展示如何在.NET环境中使用Numpy.NET库来实现这些步骤。
归一化是将数据的数值范围调整到一个标准范围内，通常是0到1。这样做可以避免数值范围较大的数据对模型造成不良影响。例如，在图像处理中，每个像素的值都在0到255之间，通过将每个元素除以255，可以将这些值归一化到0到1的范围内。
在.NET环境中，可以使用Numpy.NET库来实现归一化。以下是一个简单的示例：
public static NDarray Normalize(string path)
{
var colorMode = Settings.Channels == 3 ? "rgb" : "grayscale";
var img = ImageUtil.LoadImg(path, color_mode: colorMode, target_size: (Settings.ImgWidth, Settings.ImgHeight));
return ImageUtil.ImageToArray(img) / 255;
}
在这个示例中，首先根据设置加载图像，并将其转换为数组。然后，将数组中的每个元素除以255，以实现归一化。
独热编码是一种将类别标签转换为二进制向量的方法。对于一个包含N个类别的数据集，将每个类别标签表示为一个N维的二进制向量，其中只有一个元素的值为1，其余元素的值都为0。这样，每个向量中只有一个元素的值是1，表示该类别。
在.NET环境中，可以使用以下代码来实现独热编码：
private NDarray OneHotEncoding(List labels)
{
var npLabels = np.array(labels.ToArray()).reshape(-1);
return Util.ToCategorical(npLabels, num_classes: NumberClasses);
}
在这个示例中，首先将标签列表转换为数组，并将其重塑为一个二维数组。然后，使用ToCategorical方法将这些标签转换为独热编码。
在机器学习中，需要将数据集划分为训练集和验证集。训练集用于训练模型，验证集用于评估模型的性能。通常，可以通过设置一个百分比来确定验证集的大小。
在.NET环境中，可以使用以下代码来实现数据集的划分：
private void GetTrainValidationData()
{
var listIndices = Enumerable.Range(0, _labels.Count).ToList();
var toValidate = _objs.Count * _validationSplit;
var random = new Random();
var xValResult = new List();
var yValResult = new List();
var xTrainResult = new List();
var yTrainResult = new List();
// Split validation data
for (var i = 0; i < toValidate; i++)
{
var randomIndex = random.Next(0, listIndices.Count);
var indexVal = listIndices[randomIndex];
xValResult.Add(_objs[indexVal]);
yValResult.Add(_labels[indexVal]);
listIndices.RemoveAt(randomIndex);
}
// Split rest (training data)
listIndices.ForEach(indexVal =>
{
xTrainResult.Add(_objs[indexVal]);
yTrainResult.Add(_labels[indexVal]);
});
TrainY = OneHotEncoding(yTrainResult);
ValidationY = OneHotEncoding(yValResult);
TrainX = np.array(xTrainResult);
ValidationX = np.array(xValResult);
}