MySQL to Data Frame

 在進行機器學習或深度學習模型訓練時，將 MySQL 資料轉換為模型可吸收的格式（通常是 Tensor 或 NumPy Array）是一個標準的資料管線（Data Pipeline）流程。

以下是將 MySQL 資料處理並輸入模型的四個主要階段：

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1. 資料提取 (Data Extraction)

首先，你需要從 MySQL 中讀取資料。最常用的工具是 Python 的 pandas 庫配合資料庫連接器。

• 推薦工具： SQLAlchemy 或 mysql-connector-python。

• 操作方式：

  Python

  import pandas as pd
  from sqlalchemy import create_engine
  
  # 建立資料庫連線
  engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://user:password@host:port/database')
  
  # 使用 SQL 語法讀取資料到 DataFrame
  query = "SELECT * FROM training_table"
  df = pd.read_sql(query, engine)
  

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2. 資料清洗與預處理 (Data Preprocessing)

MySQL 存儲的原始資料通常無法直接進入模型，需要經過以下處理：

A. 處理缺失值 (Missing Values)

• 刪除： 丟棄含有空值的欄位。

• 填補： 使用平均值、中位數或眾數填補。

B. 特徵編碼 (Feature Encoding)

模型只能處理數字，因此類別型資料（如：性別、城市）需要轉換：

• One-Hot Encoding： 用於無順序關係的類別。

• Label Encoding： 用於有順序關係的類別。

C. 數值縮放 (Feature Scaling)

為了防止某些數值過大的特徵主導模型訓練（例如「年齡」與「年收入」的差異）：

• 標準化 (Standardization)： 使資料符合 $z = \frac{x - \mu}{\sigma}$。

• 歸一化 (Normalization)： 將數值縮放到 $[0, 1]$ 區間。

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3. 資料轉換與切分 (Data Transformation & Splitting)

在輸入模型前，必須將 DataFrame 轉換為矩陣格式，並區分特徵與標籤。

1. 分離特徵 (X) 與標籤 (y)：

   Python

   X = df.drop('target_column', axis=1).values
   y = df['target_column'].values
   

2. 切分訓練集與測試集：

   Python

   from sklearn.model_selection import train_test_split
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
   

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4. 輸入模型 (Model Feeding)

視你使用的框架而定，輸入方式略有不同：

• Scikit-learn： 直接傳入 NumPy 陣列。

  model.fit(X_train, y_train)

• TensorFlow/PyTorch： 需轉換為 Tensor 格式。

  Python

  import torch
  X_train_tensor = torch.tensor(X_train, dtype=torch.float32)
  

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進階建議：大數據處理

如果你的 MySQL 資料量極大（數千萬行以上），直接一次性讀取會導致記憶體（RAM）崩潰。建議採取以下策略：

1. 分批讀取 (Chunking)： 使用 pd.read_sql(query, engine, chunksize=10000) 分批處理。

2. ETL 工具： 先將資料從 MySQL 導出成 .parquet 或 .csv 格式，再由模型讀取。

3. 使用 Dataset API： 像是 TensorFlow 的 tf.data.Dataset 可以建立流式處理管線，邊讀取邊訓練。

總結流程圖

您目前的資料量大約是多少？或是您正打算使用哪種模型框架（如 XGBoost 或 TensorFlow）？ 我可以針對您的具體情況提供更精準的程式碼範例。