Как предварительно обработать файлы Json в табличный формат для задачи классификации файлов.

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Шаг 1: Извлечение и агрегация данных
Шаг 2: Преобразование в табличный формат
Шаг 3: Подготовка данных для модели машинного обучения
Заключение
Применение методов машинного обучения

Вопрос или проблема

У меня есть файлы json, каждый из которых помечен конкретной меткой от A до C. Ниже приведен образец выходного JSON-файла. Каждый json-файл имеет:
p = количество процессов
metric = время выполнения (в данных это метрика)
callpath представляет собой имя функции
value = время выполнения функции.
{“params”: {“p”: 10}, “metric”: “metric”, “callpath”: “test_3”, “value”: 1384.2767830920102}
{“params”: {“p”: 10}, “metric”: “metric”, “callpath”: “test_3”, “value”: 1384.2767830920102}
{“params”: {“p”: 10}, “metric”: “metric”, “callpath”: “test_3”, “value”: 1384.2767830920102}
{“params”: {“p”: 10}, “metric”: “metric”, “callpath”: “test_3”, “value”: 1384.2767830920102}
{“params”: {“p”: 10}, “metric”: “metric”, “callpath”: “test_3”, “value”: 1384.2767830920102}
{“params”: {“p”: 20}, “metric”: “metric”, “callpath”: “test_3”, “value”: 1582.222353358892}
{“params”: {“p”: 20}, “metric”: “metric”, “callpath”: “test_3”, “value”: 1582.222353358892}
{“params”: {“p”: 20}, “metric”: “metric”, “callpath”: “test_3”, “value”: 1582.222353358892}
{“params”: {“p”: 20}, “metric”: “metric”, “callpath”: “test_3”, “value”: 1582.222353358892}
{“params”: {“p”: 20}, “metric”: “metric”, “callpath”: “test_3”, “value”: 1582.222353358892}
{“params”: {“p”: 30}, “metric”: “metric”, “callpath”: “test_3”, “value”: 1714.9485484720974}
{“params”: {“p”: 30}, “metric”: “metric”, “callpath”: “test_3”, “value”: 1714.9485484720974}
{“params”: {“p”: 30}, “metric”: “metric”, “callpath”: “test_3”, “value”: 1714.9485484720974}
{“params”: {“p”: 30}, “metric”: “metric”, “callpath”: “test_3”, “value”: 1714.9485484720974}
{“params”: {“p”: 30}, “metric”: “metric”, “callpath”: “test_3”, “value”: 1714.9485484720974}
{“params”: {“p”: 40}, “metric”: “metric”, “callpath”: “test_3”, “value”: 1817.620633903539}
{“params”: {“p”: 40}, “metric”: “metric”, “callpath”: “test_3”, “value”: 1817.620633903539}
{“params”: {“p”: 40}, “metric”: “metric”, “callpath”: “test_3”, “value”: 1817.620633903539}
{“params”: {“p”: 40}, “metric”: “metric”, “callpath”: “test_3”, “value”: 1817.620633903539}
{“params”: {“p”: 40}, “metric”: “metric”, “callpath”: “test_3”, “value”: 1817.620633903539}
{“params”: {“p”: 50}, “metric”: “metric”, “callpath”: “test_3”, “value”: 1902.5030505261354}
{“params”: {“p”: 50}, “metric”: “metric”, “callpath”: “test_3”, “value”: 1902.5030505261354}
{“params”: {“p”: 50}, “metric”: “metric”, “callpath”: “test_3”, “value”: 1902.5030505261354}
{“params”: {“p”: 50}, “metric”: “metric”, “callpath”: “test_3”, “value”: 1902.5030505261354}
{“params”: {“p”: 50}, “metric”: “metric”, “callpath”: “test_3”, “value”: 1902.5030505261354}

Я могу обобщить значения по одному параметру, скажем, p=10, используя агрегированную статистику (среднее), тогда у нас будут значения, как показано ниже, после агрегирования:
{“params”: {“p”: 10}, “metric”: “metric”, “callpath”: “test_3”, “value”: 1384.2767830920102}
{“params”: {“p”: 20}, “metric”: “metric”, “callpath”: “test_3”, “value”: 1582.222353358892}
{“params”: {“p”: 30}, “metric”: “metric”, “callpath”: “test_3”, “value”: 1714.9485484720974}
{“params”: {“p”: 40}, “metric”: “metric”, “callpath”: “test_3”, “value”: 1817.620633903539}
{“params”: {“p”: 50}, “metric”: “metric”, “callpath”: “test_3”, “value”: 1902.5030505261354}

Как мы можем преобразовать эти данные в табличный формат? Есть ли лучший способ ввести их в модель машинного обучения? У каждого файла есть схожая структура, и каждый файл имеет уникальное имя callpath (короткое имя функции, в примере данных test_3).

Ответ или решение

Для успешной предобработки файлов JSON, содержащих метрики выполнения функции, и преобразования этих данных в табличный формат для задач классификации, необходимо выполнить несколько шагов. В данной статье мы обсудим процесс агрегирования данных, их преобразование в табличный вид и подготовку к обучению моделей машинного обучения.

Шаг 1: Извлечение и агрегация данных

Первым шагом в предобработке данных является извлечение необходимой информации из файлов JSON и агрегация данных по выбранному параметру, в данном случае, по p. Ниже представлен пример кода на Python, используя библиотеку Pandas для выполнения этой задачи:

import pandas as pd
import json

# Чтение размера файла JSON
def read_json_lines(file_path):
    with open(file_path, 'r') as file:
        for line in file:
            yield json.loads(line)

# Сбор данных в DataFrame
data = []
for record in read_json_lines('path_to_your_file.jsonl'):
    p = record['params']['p']
    value = record['value']
    callpath = record['callpath']
    data.append({'p': p, 'callpath': callpath, 'value': value})

df = pd.DataFrame(data)

# Аггрегация: вычисление среднего значения по параметру p
aggregated_df = df.groupby(['p', 'callpath'], as_index=False).agg({'value': 'mean'})
print(aggregated_df)

Шаг 2: Преобразование в табличный формат

После агрегации данные нужно преобразовать в табличный формат, который можно использовать для обучения моделей машинного обучения. Ваша таблица будет иметь следующие столбцы:

p: число процессов
callpath: имя функции
value: среднее время выполнения

Находясь в формате DataFrame, можно экспортировать данные в CSV, который будет удобен для дальнейшего анализа:

# Сохранение в CSV файл
aggregated_df.to_csv('aggregated_data.csv', index=False)

Шаг 3: Подготовка данных для модели машинного обучения

Теперь, когда ваши данные находятся в табличном формате, необходимо подготовить их для подачи в модель машинного обучения. В этом случае можно рассмотреть создание «признаков»:

Кодирование категориальных признаков: Так как callpath является категориальным признаком, есть смысл применить one-hot кодирование или label encoding.

# Кодирование категориальных переменных
aggregated_df = pd.get_dummies(aggregated_df, columns=['callpath'], drop_first=True)

Нормализация данных: Поскольку значения выполнения функций могут варьироваться, нормализация или стандартизация может помочь улучшить качество модели.

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
aggregated_df['value'] = scaler.fit_transform(aggregated_df[['value']])

Заключение

Вышеописанный процесс позволяет эффективно преобразовать данные из формата JSON в табличный, подготавливая их для машинного обучения. При правильной предобработке информация становится более наглядной и удобной для анализа, что значительно увеличивает шансы на успешное обучение модели.

Если у вас есть несколько файлов с аналогичной структурой, следует повторить изучение и агрегацию для каждого файла, а затем объединить результаты. Это обеспечит богатое множество данных для получения более точных прогнозов ваших моделей.

Применение методов машинного обучения

Для классификации данных на основе этого подготовленного табличного формата можно использовать различные алгоритмы, такие как логистическая регрессия, решающие деревья или методы ансамблирования (например, Random Forest, Gradient Boosting). Выбор конкретного алгоритма зависит от вашей задачи и структуры данных.

Тем самым, следуя вышеизложенному плану, вы можете успешно предобработать ваши JSON файлы и подготовить их к анализу с использованием методов машинного обучения, что в конечном итоге приведет к более точным и полезным прогнозам.