当机器学习遇到数据量不够时，这几个Python技巧为你化解难题

有时候我们在进行模型的训练与优化的时候，是需要基于现有的数据集来操作的，要是数据量比较充足的情况下倒是还好说，但是要是遇到数据量不够的情况，该怎么办呢？今天小编就给大家来介绍几个方法来处理这种情况。

Faker模块

Python当中的Faker模块主要是用来生成伪数据，包括了城市、姓名等等，并且还支持中文，在开始使用该模块之前我们先用pip命令来下载安装完成

pip install faker

我们先随机地生成一些中文数据，代码如下

from faker import Faker
fake = Faker(locale='zh_CN')
## 随机生成一个城市
print(fake.city())
## 随机生成一个地址
print(fake.address())

output

柳州市
吉林省兴安盟县华龙任街P座 540041

要是我们想要生成其他语言或者地区表示的数据，只需要传入相对应的地区值，这里例举几个常用的，代码如下

fr_FR - French
es_ES - Spanish (Spain)
en_US - English (United States)
de_DE - German
ja_JP - Japanese
ko_KR - Korean
zh_CN - Chinese (China Mainland)
zh_TW - Chinese (China Taiwan)

我们可以看到填入的值的模式基本上是语种的缩写加上“_”再加上地区的缩写。

除了可以随机生成例如城市名称以及地址之外等模拟数据，还有很多其他方法可用，这些方法分为以下几类

• address: 地址
• person：人物类：性别、姓名等等
• color: 颜色类
• currency：货币
• phone_number：手机号码类
• 等等

具体使用的