Публикации по теме 'data-cleaning'
Методы кодирования категориальных атрибутов
При выполнении классификационного анализа на зависимую переменную обычно влияют как качественные (номинальная шкала), так и переменные шкалы отношений. Необходимо кодировать эти категориальные переменные в числовые значения с использованием методов кодирования, поскольку алгоритмы машинного обучения принимают только числовые входные данные. В этом блоге описываются девять различных методов кодирования категориальных переменных, которые можно применять к категориальному набору данных...
Основа анализа данных: раскрытие потенциала чистых данных
Анализ данных является основой для принятия решений на основе данных. Процесс извлечения ценной информации из необработанных данных начинается с важного шага — очистки и предварительной обработки данных. Понимание этих фундаментальных концепций необходимо для того, чтобы проложить путь к принятию решений на основе данных и раскрыть истинный потенциал данных. В этом блоге мы отправимся в путешествие, чтобы понять важность анализа данных и роль очистки и предварительной обработки данных в..
Прогнозирование выживания в Титанике!
Использование ML/AI для прогнозирования шансов на выживание для каждого пассажира на корабле.
Пост написан, чтобы объяснить, как модели машинного обучения можно использовать для прогнозирования выживаемости пассажиров, которые были на борту «Титаника» в судьбоносный день. Я намерен провести вас через основы, постепенно сосредотачиваясь на шагах, связанных с построением любой модели прогнозирования. Эта и другие статьи в будущем помогут новичкам решить любую проблему машинного..
Как обрабатывать выбросы в машинном обучении
Обнаружение выбросов, также известное как обнаружение аномалий, является важной задачей в анализе данных и машинном обучении. Он включает в себя выявление и обработку точек данных, которые значительно отклоняются от нормы. Выбросы могут искажать статистический анализ и влиять на точность прогностических моделей. В этой статье мы рассмотрим концепцию обнаружения выбросов, их типы и предоставим пошаговые инструкции, а также…
Очистка данных в Python с подробными примерами кода
Комплексное руководство по очистке данных
Очистка данных является важным шагом в процессе подготовки данных. Чистые данные обеспечивают точный и надежный анализ, что делает их важным навыком для специалистов по данным и аналитиков. В этой статье мы рассмотрим, как очистить ваши данные в Python, охватывая общие задачи очистки данных с практическими примерами кода.
Важность очистки данных
Очистка данных, часто называемая очисткой данных или очисткой данных, представляет собой..
Предварительная обработка данных в ML
Мы часто слышим это слово при работе с моделями машинного обучения, и оно считается неотъемлемой частью жизненного цикла машинного обучения. Итак, сегодня в этом блоге я объясню вам, что такое предварительная обработка данных и как она работает.
Что такое предварительная обработка данных?
Предварительная обработка данных, как следует из этого слова, — это предварительная обработка данных. Это означает, что перед обработкой данных в модели для обучения и тестирования мы..
Полное руководство по очистке данных с помощью Python
Узнайте, как выполнить очистку данных шаг за шагом
Я почти уверен, что вы слышали эту известную цитату из науки о данных:
Очистка данных занимает 90% времени в проектах по науке о данных.
Если нет, то имейте в виду, что очистка данных — это хлеб и масло рабочего процесса науки о данных. Поскольку люди — это то, что они едят (еще одна известная цитата), модели машинного обучения работают в соответствии с данными, которые вы им предоставляете. Короче говоря, беспорядочные данные..
