Публикации по теме data-cleaning

Публикации по теме 'data-cleaning'

Раскрытие оптимальных функций

Зарядите свои модели эффективными методами выбора признаков! Примите меры и повысьте производительность прямо сейчас! Введение Выбор признаков — это важный шаг в машинном обучении и анализе данных, направленный на выявление наиболее важных признаков, которые вносят значительный вклад в прогностическую эффективность модели. Методы выбора признаков помогают смягчить «проклятие размерности» и улучшить интерпретируемость модели за счет уменьшения количества нерелевантных или избыточных..

Методы анализа данных EXCEL

Здесь я покажу, как лично я подхожу к данным, предоставленным мне для анализа. В этой статье мы увидим: Изменение размера столбцов, переименование столбца, TRIM, правильная функция, удаление дубликатов, изменение типов данных, сводная таблица и т. д. Прежде всего, листы данных Excel, которые я использую здесь, вы можете получить на моем G i thub , не стесняйтесь проверять и вам для вашего карьерного роста. Давайте взглянем на необработанные данные, Шаг 1 Измените размер..

Pandas Tutorial II — Фильтрация фреймов данных

Pandas Tutorial II — Фильтрация кадров данных Фильтрация — это более общий инструмент для выбора частей фрейма данных. Фильтрация, в отличие от традиционной нарезки или индексации, не основана на метках или позициях. При фильтрации части фрейма данных выбираются на основе интересующих свойств самих данных. Используя библиотеку Pandas, есть несколько специальных методов фильтрации. Вскоре я коснусь некоторых из них. В этом учебном посте я буду использовать тот же набор данных..

Прогноз цен на жилье в Париже с использованием машинного обучения

Концепция: Процесс анализа данных и машинного обучения включает в себя несколько важных этапов, включая очистку данных, выбор признаков, моделирование и интерпретируемость. Эти этапы повторяются и взаимозависимы, и каждый из них играет решающую роль в достижении точных и надежных результатов. Первым шагом в этом процессе является очистка данных, которая включает в себя выявление и обработку отсутствующих значений, выбросов и несоответствий в наборе данных. Цель этого шага —..

3 общие задачи по очистке данных

Важным этапом проекта машинного обучения является очистка данных. Обычно это первая задача на этапе обработки данных. Модели требуют хороших данных, чтобы получить хорошую производительность. Очистка данных фокусируется на грязных данных. Грязные данные — это необработанные данные, содержащие статистический шум, ошибки, пропущенные значения и противоречивые примеры. После понимания бизнес-проблемы мы можем посмотреть на данные, которые помогут решить требование, и этот домен будет..

Simutline для очистки данных в Python для науки о данных

Вот очень общий набросок процесса очистки данных в python для науки о данных. Мы используем библиотеку Pandas и некоторые другие библиотеки Python. импортировать pandas как pd импортировать numpy как np импортировать matplotlib.pyplot как plt # Загрузите данные df = pd.read_csv(‘data.csv’) # проверить типы данных столбцов print(df.dtypes) # проверить отсутствующие значения print(df.isna().sum()) # удалить отсутствующие значения df.dropna(inplace=True) # проверить отсутствующие..

День 1 #DataScience28: очистка и подготовка данных

Очистка и подготовка данных — критический этап в любом проекте Data Science, и часто говорят, что этот этап занимает 80% времени (и чаще всего так оно и есть). На этом этапе специалисты по данным работают над выявлением и исправлением ошибок, отсутствующих значений и несоответствий в данных, чтобы убедиться, что они подходят для анализа. Несмотря на утомительный и трудоемкий характер, очистка и подготовка данных необходимы для успеха проекта Data Science, поскольку они закладывают..