Публикации по теме 'data-cleaning'


Современные методы борьбы с дисбалансом данных. 🤔
Дисбаланс данных — распространенная проблема в науке о данных, когда количество выборок в разных классах набора данных распределяется неравномерно. Это может оказать существенное влияние на производительность моделей машинного обучения, класс меньшинства может быть пропущен алгоритмом из-за отсутствия обучающих данных. Поэтому крайне важно устранить дисбаланс данных для достижения точных и надежных результатов в приложениях для обработки данных. В этом сообщении блога мы обсудим..
Усовершенствованная EDA стала проще благодаря профилированию Pandas
Копание за пределами стандартного профилирования данных Pandas Profiling всегда был моим инструментом goto-secret для анализа данных и извлечения важной информации за несколько минут с помощью нескольких строк кода. Всякий раз, когда мне давали новый набор данных, я сначала создавал отчет о профилировании и проверял данные. Только после этого я приступил к фазе исследовательского анализа данных. Но по мере того, как я больше использовал библиотеку, я научился некоторым продвинутым..
10 важных фрагментов кода очистки данных на Python
Очистка данных — важный шаг в любом проекте по науке о данных. Обеспечение точности, полноты и правильного форматирования ваших данных имеет важное значение для значимого анализа. В этой статье мы рассмотрим десять основных фрагментов кода очистки данных на Python с практическими примерами, которые помогут вам привести данные в форму. 1. Введение Важность очистки данных Данные редко бывают идеальными. Часто в нем присутствуют недостающие значения, несоответствия и неточности...
Обработка пропущенных значений
Отсутствующие значения в наборе данных могут быть проблематичными, поскольку они могут привести к необъективным результатам и неточным анализам. Вот несколько распространенных методов эффективной обработки пропущенных значений. Помните, выбор обработки пропущенных значений зависит от характера данных и проблемы, которую вы пытаетесь решить. У каждого метода есть свои плюсы и минусы, и важно оценить влияние выбранного метода на ваш окончательный анализ. Общие методы обработки..
Необходимость очистки данных - часть 2
Работа с отсутствующими данными и выбросами Как мы упоминали в первой части Необходимость очистки данных - часть 1 , мы продолжим рассмотрение других проблем с данными и способов их решения. Когда вы собираете или работаете с данными, вы можете обнаружить, что у вас отсутствуют данные в виде пропущенных значений для полей, или вы можете обнаружить, что ваши данные содержат выбросы, которые на самом деле не имеют особого смысла. Отсутствующие данные Когда вы работаете с..
Очистка данных в Python: без использования ChatGPT API
Комплексное руководство Очистка данных — это важный этап в конвейере предварительной обработки данных, который может существенно повлиять на качество и точность вашего анализа или моделей машинного обучения. Хотя использование расширенных инструментов, таких как ChatGPT, может быть полезным, вы также можете выполнить эффективную очистку данных в Python без использования API. В этой статье мы рассмотрим, как очистить данные с помощью библиотек и методов Python, а также приведем..
Предварительная обработка данных
Слышали ли вы когда-нибудь о термине Мусор в мусоре на выходе ? Я думаю, что все слышали, и то же самое применимо и к алгоритмам машинного обучения. Например: если вы обучаете свою модель машинного обучения с грязными или неполными данными, будет очевидно, что вы получите неточные результаты. И это причина существования термина Предварительная обработка данных . Предварительная обработка данных — это процесс преобразования необработанных данных в значимые данные. Этапы..