Datenbereinigung mit Python Cheat Sheet

Die Datenbereinigung ist ein sehr wichtiger und kritischer Schritt in Ihrem Data-Science-Projekt. Der Erfolg des Maschinenmodells hängt davon ab, wie Sie die Daten vorverarbeiten. Wenn Sie die Vorverarbeitung Ihres Datensatzes unterschätzen und überspringen, wird das Modell nicht gut funktionieren und Sie verlieren viel Zeit mit der Suche nach Gründen, warum es nicht so gut funktioniert, wie Sie es erwarten würden. 

In letzter Zeit habe ich begonnen, Spickzettel zu erstellen, um meine Data-Science-Aktivitäten zu beschleunigen, insbesondere eine Zusammenfassung mit den Grundlagen der Datenbereinigung. In diesem Beitrag u Spickzettel, werde ich fünf verschiedene Aspekte aufzeigen, die die Vorverarbeitungsschritte in Ihrem Data-Science-Projekt charakterisieren.

In diesem Spickzettelgehen wir von der Erkennung und Behandlung fehlender Daten, dem Umgang mit Duplikaten und dem Finden von Lösungen über Duplikate, Ausreißererkennung, Label-Codierung und One-Hot-Codierung von kategorialen Merkmalen bis hin zu Transformationen wie MinMax-Normalisierung und Standardnormalisierung. Darüber hinaus nutzt dieser Leitfaden die Methoden, die von drei der beliebtesten Python-Bibliotheken, Pandas, Scikit-Learn und Seaborn, zum Anzeigen von Diagrammen bereitgestellt werden. 

Das Erlernen dieser Python-Tricks hilft Ihnen dabei, möglichst viele Informationen aus dem Datensatz zu extrahieren, und folglich kann das maschinelle Lernmodell eine bessere Leistung erbringen, indem es aus einer sauberen und vorverarbeiteten Eingabe lernt. 
 

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• Quelle: 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