تنظيف البيانات باستخدام ورقة غش بايثون

يعد تنظيف البيانات خطوة مهمة وحاسمة للغاية في مشروع علم البيانات الخاص بك. يعتمد نجاح نموذج الآلة على كيفية معالجة البيانات مسبقًا. إذا كنت تقلل من شأن المعالجة المسبقة لمجموعة البيانات الخاصة بك وتتخطى ذلك ، فلن يعمل النموذج جيدًا وستفقد الكثير من الوقت في البحث لفهم سبب عدم نجاحه كما تتوقع. 

في الآونة الأخيرة ، بدأت في إنشاء أوراق الغش لتسريع أنشطة علم البيانات الخاصة بي ، ولا سيما ملخص بأساسيات تنظيف البيانات. في هذا المنصب و الغش ورقة، سأعرض خمسة جوانب مختلفة تميز خطوات المعالجة المسبقة في مشروع علم البيانات الخاص بك.

في ورقة الغش هذه، ننتقل من اكتشاف البيانات المفقودة ومعالجتها ، والتعامل مع التكرارات وإيجاد حلول للتكرارات ، والكشف عن الحالات المتطرفة ، وترميز الملصقات ، والتشفير الساخن للميزات الفئوية ، إلى التحولات ، مثل تطبيع MinMax والتطبيع القياسي. علاوة على ذلك ، يستغل هذا الدليل الأساليب التي توفرها ثلاثة من أشهر مكتبات Python وهي Pandas و Scikit-Learn و Seaborn لعرض المؤامرات. 

سيساعدك تعلم حيل الثعبان هذه على استخراج المزيد من المعلومات قدر الإمكان من مجموعة البيانات ، وبالتالي ، سيكون نموذج التعلم الآلي قادرًا على الأداء بشكل أفضل من خلال التعلم من إدخال نظيف ومعالج مسبقًا. 
 

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• المصدر https://www.kdnuggets.com/2023/02/data-cleaning-python-cheat-sheet.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=data-cleaning-with-python-cheat-sheet