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Scaricare, preparare e caricare i dati di addestramento

Per questo esempio, utilizziamo un set di dati di addestramento con informazioni sui clienti di una banca che include la professione del cliente, lo stato civile e le modalità di contatto durante la campagna di marketing diretto della banca. Per utilizzare un set di dati per un processo di ottimizzazione degli iperparametri, scaricalo, trasforma i dati e quindi caricalo in un bucket Amazon S3 .

Per ulteriori informazioni sul set di dati e sulla trasformazione dei dati eseguita dall'esempio, consulta il notebook hpo_xgboost_direct_marketing_sagemaker_ nella sezione Hyperparameter Tuning della scheda AI Examples APIs dell'istanza del notebook. SageMaker

Scaricare ed esplorare il set di dati di addestramento

Per scaricare ed esplorare il set di dati, esegui il codice seguente nel notebook:

!wget -N https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00222/bank-additional.zip
!unzip -o bank-additional.zip
data = pd.read_csv('./bank-additional/bank-additional-full.csv', sep=';')
pd.set_option('display.max_columns', 500)     # Make sure we can see all of the columns
pd.set_option('display.max_rows', 5)         # Keep the output on one page
data

Preparare e caricare i dati

Prima di creare il processo di ottimizzazione degli iperparametri, prepara i dati e caricali in un bucket S3 a cui può accedere il processo di ottimizzazione degli iperparametri.

Esegui il codice seguente nel notebook:

data['no_previous_contact'] = np.where(data['pdays'] == 999, 1, 0)                                 # Indicator variable to capture when pdays takes a value of 999
data['not_working'] = np.where(np.in1d(data['job'], ['student', 'retired', 'unemployed']), 1, 0)   # Indicator for individuals not actively employed
model_data = pd.get_dummies(data)                                                                  # Convert categorical variables to sets of indicators
model_data
model_data = model_data.drop(['duration', 'emp.var.rate', 'cons.price.idx', 'cons.conf.idx', 'euribor3m', 'nr.employed'], axis=1)

train_data, validation_data, test_data = np.split(model_data.sample(frac=1, random_state=1729), [int(0.7 * len(model_data)), int(0.9*len(model_data))])

pd.concat([train_data['y_yes'], train_data.drop(['y_no', 'y_yes'], axis=1)], axis=1).to_csv('train.csv', index=False, header=False)
pd.concat([validation_data['y_yes'], validation_data.drop(['y_no', 'y_yes'], axis=1)], axis=1).to_csv('validation.csv', index=False, header=False)
pd.concat([test_data['y_yes'], test_data.drop(['y_no', 'y_yes'], axis=1)], axis=1).to_csv('test.csv', index=False, header=False)

boto3.Session().resource('s3').Bucket(bucket).Object(os.path.join(prefix, 'train/train.csv')).upload_file('train.csv')
boto3.Session().resource('s3').Bucket(bucket).Object(os.path.join(prefix, 'validation/validation.csv')).upload_file('validation.csv')

Fase succcessiva

Configurare e avviare il processo di ottimizzazione degli iperparametri