পাইথন চিট শীট দিয়ে ডেটা ক্লিনিং

ডেটা ক্লিনিং আপনার ডেটা সায়েন্স প্রোজেক্টের একটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ এবং গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। মেশিন মডেলের সাফল্য নির্ভর করে আপনি কীভাবে ডেটা প্রিপ্রসেস করেন তার উপর। আপনি যদি আপনার ডেটাসেটের প্রি-প্রসেসিংকে অবমূল্যায়ন করেন এবং এড়িয়ে যান, তাহলে মডেলটি ভালোভাবে পারফর্ম করবে না এবং কেন এটি আপনার প্রত্যাশার মতো কাজ করে না তা বোঝার জন্য অনুসন্ধান করতে আপনি অনেক সময় হারাবেন। 

ইদানীং, আমি আমার ডেটা বিজ্ঞানের কার্যক্রমকে গতিশীল করার জন্য চিট শীট তৈরি করতে শুরু করেছি, বিশেষ করে ডেটা পরিষ্কারের মূল বিষয়গুলির সাথে একটি সারাংশ। এই পোস্টে এবং ঠকাই শীট, আমি পাঁচটি ভিন্ন দিক দেখাতে যাচ্ছি যেগুলি আপনার ডেটা বিজ্ঞান প্রকল্পে প্রিপ্রসেসিং ধাপগুলিকে চিহ্নিত করে৷

এই প্রতারণার চাদরে, আমরা অনুপস্থিত ডেটা সনাক্ত করা এবং পরিচালনা করা, সদৃশগুলির সাথে ডিল করা এবং সদৃশগুলির সমাধান, আউটলিয়ার সনাক্তকরণ, লেবেল এনকোডিং এবং শ্রেণীগত বৈশিষ্ট্যগুলির এক-হট-এনকোডিং থেকে রূপান্তরগুলিতে যাই, যেমন MinMax স্বাভাবিককরণ এবং স্ট্যান্ডার্ড স্বাভাবিককরণ। অধিকন্তু, এই নির্দেশিকাটি প্লট প্রদর্শনের জন্য তিনটি জনপ্রিয় পাইথন লাইব্রেরি, পান্ডাস, স্কিট-লার্ন এবং সিবোর্ন দ্বারা প্রদত্ত পদ্ধতিগুলিকে কাজে লাগিয়েছে। 

পাইথনের এই কৌশলগুলি শেখা আপনাকে ডেটাসেট থেকে যতটা সম্ভব আরও তথ্য বের করতে সাহায্য করবে এবং ফলস্বরূপ, মেশিন লার্নিং মডেলটি একটি পরিষ্কার এবং প্রিপ্রসেসড ইনপুট থেকে শিখে আরও ভাল পারফর্ম করতে সক্ষম হবে। 
 

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• প্লেটোব্লকচেন। Web3 মেটাভার্স ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: 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