Публикации по теме 'data-cleaning'


Обнаружение выбросов и обработка с помощью Python: методы и примеры
Обнаружение выбросов и обработка с помощью Python: методы и примеры Введение: Выбросы — это точки данных, которые значительно отличаются от других точек данных в наборе данных. Выбросы могут возникать по разным причинам, таким как ошибки измерения, ошибки ввода данных или даже подлинные экстремальные значения. Выбросы могут вызывать проблемы в анализе данных и моделях машинного обучения, поскольку они могут искажать результаты и приводить к неточным прогнозам. Поэтому очень важно..
#КБ Очистка данных III
Дорогие друзья! Вы заметили препятствие на дороге, что теперь? Хотя может возникнуть соблазн просто избежать или удалить эти выбросы из вашего набора данных, чтобы очистить данные, на самом деле это может привести к систематической ошибке и исказить общую картину. 👋Джош Дейл и 👋 я покажут вам несколько методов обработки выбросов, которые могут помочь снизить риск получения неверных выводов из вашего анализа. Как обрабатывать выбросы данных Правильная обработка проблем..
Очистка данных с помощью Python
Практическое руководство Очистка данных — это важный шаг в конвейере предварительной обработки данных для любого проекта по науке о данных или аналитике. Беспорядочные, противоречивые или отсутствующие данные могут привести к неточным выводам и прогнозам модели. В этой статье мы рассмотрим основы очистки данных с помощью Python и предоставим вам практические примеры кода. Почему очистка данных имеет значение Прежде чем углубиться в код, давайте кратко обсудим, почему очистка..
Все об очистке данных с помощью Python.
Что, почему, как, кто, когда и какая очистка данных. Данные — это кислород для цифровой экономики. Без него ни одна организация не сможет поддерживать себя. Что такое очистка данных (обработка данных, очистка данных, очистка данных)? Проще говоря, это процесс фильтрации, реструктуризации, отбрасывания, добавления и извлечения необработанных данных, чтобы сделать их пригодными для анализа, получения информации или использования их в алгоритмах машинного обучения...
Исследовательский анализ данных наборов данных Kaggle.
Исследовательский анализ данных наборов данных Kaggle. Вступление: Исследовательский анализ данных или EDA относится к процессу получения дополнительных сведений о данных и подготовки их к моделированию. Откровенно говоря, EDA и разработка функций - это искусство, в котором вы можете поиграть с данными и попытаться извлечь из них понимание, прежде чем приступить к процессу прогнозирования. Большинство людей понимают, что машинное обучение - это только модели и алгоритмы. Но для..
Как обрабатывать недостающие данные в Python? От простых до продвинутых методов — Машинное обучение мозга
Данные часто беспорядочны. Часто статистикам и специалистам по обработке данных приходится иметь дело с недостающими данными, которые могут повлиять на точность и надежность анализа данных. В этой статье мы рассмотрим причины отсутствия данных и раскроем различные методы обработки недостающих данных в Python. Отсутствие данных может произойти по разным причинам: Ошибки при вводе данных . При вводе данных могут возникать ошибки, например пропущенные значения. Конфиденциальная..
Прогноз цен на продукты питания с использованием регрессии — очистка и предварительная обработка данных
Оглавление: «1. Краткое введение" 2.Набор данных 3.Очистка данных 4.Предварительная обработка данных Краткое введение Это первая часть моей демонстрации о том, как прогнозировать цены на продукты питания, используя набор данных из реального мира. Он содержит этапы введения, очистки данных и предварительной обработки. Для выбора функций, обучения модели и оценки пожалуйста, нажмите здесь, чтобы перейти ко второй части этого! Набор данных, который я здесь..