تقسيم بيانات Spark: أفضل الممارسات

بدايةً، يبدو أن الكود الذي استخدمته لتقسيم البيانات يعاني من بعض المشاكل التي تؤدي إلى عدم توافق مجموع أعداد السجلات في مجموعات التدريب والتحقق والاختبار مع العدد الكلي للسجلات في البيانات الأصلية.

السبب الأساسي وراء هذا الاختلاف هو الطريقة التي تقوم بها بتقسيم البيانات. يبدو أن الكود يستخدم دالة data_split لتعيين البيانات إلى مجموعات التدريب والتحقق والاختبار باستخدام قيمة عشوائية لكل سجل في البيانات الأصلية. ولكن هذا النهج قد يؤدي إلى عدم التوازن في حجم كل مجموعة، مما يؤثر على مجموع أعداد السجلات في كل مجموعة.

تحتاج إلى ضمان أن عملية الانقسام العشوائي تتم بشكل متوازن بين مجموعات التدريب والتحقق والاختبار. في الوقت الحالي، يبدو أن هناك عدم توازن في الطريقة التي يتم بها اختيار السجلات لكل مجموعة.

لتصحيح هذا الأمر، يمكنك استخدام وظيفة تقسيم البيانات العشوائية المدمجة في مكتبة Spark بدلاً من تنفيذ خوارزمية التقسيم الخاصة بك. يمكنك استخدام وظيفة randomSplit لتقسيم البيانات إلى مجموعات متوازنة بناءً على النسب التي تحددها. ستكون الخطوات التالية:

1. تقسيم البيانات باستخدام الدالة randomSplit.
2. تحويل مجموعات البيانات إلى Spark DataFrames إذا لزم الأمر.
3. فحص مجموع أعداد السجلات في كل مجموعة للتأكد من التوازن.

في الكود أدناه، أوضح كيف يمكن تنفيذ هذه الخطوات:

pythonCopy code
# تقسيم البيانات باستخدام randomSplit
train_data, validation_data, test_data = ratings_sdf.randomSplit([0.6, 0.2, 0.2], seed=123)

# عرض عدد السجلات في كل مجموعة
print("Total Records in training data DataFrame is {}".format(train_data.count()))
print("Total Records in validation data DataFrame is {}".format(validation_data.count()))
print("Total Records in test data DataFrame is {}".format(test_data.count()))

باستخدام هذا النهج، يجب أن يتوافق مجموع أعداد السجلات في مجموعات التدريب والتحقق والاختبار مع مجموع أعداد السجلات في البيانات الأصلية بشكل أفضل. إذا لاحظت أي اختلافات أخرى، فقد يكون هناك عوامل أخرى يجب مراجعتها، مثل تدفق البيانات أو عمليات التحويل الأخرى التي قد تؤثر على البيانات.

بالطبع! هذا هو الجزء الأول من المقال، وسأكمل الآن بباقي المحتوى.

بعد تنفيذ الخطوات المقترحة لتقسيم البيانات باستخدام وظيفة randomSplit، يجب أن تتمكن الآن من الحصول على مجموعات متوازنة من البيانات. ومع ذلك، قد تواجه بعض التحديات الأخرى أثناء تنفيذ هذه العملية، وهي قد تتعلق بالأداء أو الأدوات المستخدمة.

تلعب البيانات دورًا حاسمًا في تدريب النماذج وتقييم أدائها، ولذا فإن ضمان توازن وجودة البيانات المستخدمة في كل مرحلة من مراحل تطوير النموذج يعد أمرًا حيويًا. من الضروري أيضًا الاعتناء بعمليات التحويل والتنظيف للبيانات قبل تقسيمها، حيث قد تؤثر القيم المفقودة أو القيم غير الصحيحة على أداء النموذج النهائي.

لذا، من المهم أن نراجع عملية تنقيح البيانات وتطبيق أي تحويلات أو معالجة إضافية قد تكون ضرورية قبل تقسيم البيانات. ويجب أن تتضمن هذه العمليات فحصًا دقيقًا للقيم المفقودة، وتسوية البيانات، وتحويل المتغيرات الفئوية، وأي عمليات أخرى قد تكون مطلوبة لتحسين جودة البيانات.

بالإضافة إلى ذلك، يمكنك استكشاف تقنيات أخرى لتقسيم البيانات بشكل أكثر دقة، مثل التقسيم الذي يأخذ في الاعتبار توزيعات الفئات الفرعية، خاصة إذا كانت البيانات غير متوازنة بشكل كبير بين الفئات المختلفة.

بالختام، يجب أن يكون تقسيم البيانات عملية دقيقة ومنهجية تأخذ في الاعتبار متطلبات المشروع وخصائص البيانات. ومن خلال اتباع الخطوات المناسبة واستخدام الأدوات الصحيحة، يمكنك تحقيق توازن جيد بين مجموعات البيانات وضمان جودة عملية تدريب النموذج وتقييمه.

في الجزء الثاني من هذا المقال، سنستكشف استراتيجيات أخرى لتقسيم البيانات وتنظيمها بشكل فعال، بالإضافة إلى تحليل الأداء والتحسين المستمر لعملية تطوير النموذج. ترقبوا المزيد من النصائح والإرشادات العملية لتحسين تجربتك في تحليل البيانات وبناء النماذج.

أرجو أن يكون هذا ما تبحث عنه! إذا كنت بحاجة إلى مزيد من المساعدة أو لديك أي أسئلة، فلا تتردد في طرحها.