Публикации по теме 'data-cleaning'
ПОЧЕМУ предварительная обработка данных ??
В процессе машинного обучения предварительная обработка данных - это этап, на котором данные преобразуются или кодируются, чтобы машина могла легко их проанализировать.
ПОЧЕМУ предварительная обработка данных?
Поскольку Машины не понимают текст, изображения или видеоданные как таковые, они понимают только нули и единицы. Поэтому, если мы поместим несколько складок изображений и ожидаем, что наша модель машинного обучения обучится, ЭТО НЕ ПРОИЗОЙДЕТ.
В реальном мире данные, как..
Очистка данных в машинном обучении
Все, что вам нужно знать об очистке данных
data.isnull().sum()
dropna(axis=1)
drop(features_list)
data.select_dtypes(exclude=[features_list])
Используйте цикл for с условием if data.isnull().any() для очистки как тестовых, так и обучающих данных.
Импутер
from sklearn.impute import SimpleImputer
my_imputer = SimpleImputer()
filled_data = my_imputer.fit_transform(data) //on train data
filled_data = my_imputer.transform(data) //on test data
Расширение для импутера: работа с..
Joshnator: универсальный пакет для очистки и предварительной обработки ваших текстовых данных для естественного языка…
Терминатор для очистки ваших данных!!
С помощью этого пакета теперь очистка данных становится простой, теперь вы можете легко очистить свои текстовые данные с большим количеством иностранных символов, неправильным написанием, URL-адресами, идентификаторами электронной почты, хэштегами и т. д. Вы также можете преобразовать свой текст в векторы всего за несколько шагов.
Прежде чем мы начнем, пакет также будет иметь обновления в будущем, когда в этом пакете также будут определены..
ОЧИСТКА ДАННЫХ
Очистка данных — это процесс выявления и исправления или удаления ошибок и несоответствий в данных, таких как отсутствующие значения, выбросы, дубликаты, опечатки и т. д. Очистка данных – важный этап процесса машинного обучения, поскольку он может иметь значительные влияние на качество и производительность модели. Очистка данных может повысить точность, эффективность и надежность модели, а также предотвратить ошибки и систематические ошибки в анализе.
В ML существует множество..
5 простых шагов для эффективной очистки данных
Современные предприятия тратят миллиарды на решения для обработки больших данных и аналитики, и еще больше — на создание технологических сред для их поддержки. По данным IDC Research , к концу 2022 года компании по всему миру будут инвестировать около 275 миллиардов долларов в год в данные и аналитику. Цифровая трансформация — и способы, с помощью которых она может обеспечить принятие решений на основе данных по всему бизнесу — остается в центре внимания руководителей, стремящихся к..
Очистка данных в R — Retail Data Analytics
Простая описательная статистика вместе с регрессионным анализом (часть 1)
Введение в постановку задачи
Я хотел бы знать, какие факторы влияют на более высокие средние недельные продажи. Определяющими факторами средних недельных продаж могут быть размер магазина, цена на топливо, индекс потребительских цен и сезон отпусков. Одной из проблем моделирования данных о розничной торговле является необходимость принимать решения на основе ограниченной истории. Праздники и избранные..
Глава 4: В поисках обработки данных
Приручение диких данных для анализа
Введение . Добро пожаловать в захватывающее путешествие Алекса в область науки о данных. В предыдущей главе мы видели его мастерство программирования на Python. Теперь присоединяйтесь к нам, когда мы приступим к четвертой главе его приключений: В поисках обработки данных.
Суть обработки данных. По мере того, как Алекс углублялся в мир науки о данных, он обнаружил, что необработанные данные часто беспорядочны и неструктурированы. Его следующей..
