Καθαρισμός δεδομένων με το φύλλο εξαπάτησης της Python

Ο καθαρισμός δεδομένων είναι ένα πολύ σημαντικό και κρίσιμο βήμα στο έργο επιστήμης δεδομένων σας. Η επιτυχία του μοντέλου μηχανής εξαρτάται από τον τρόπο προεπεξεργασίας των δεδομένων. Εάν υποτιμήσετε και παραλείψετε την προεπεξεργασία του συνόλου δεδομένων σας, το μοντέλο δεν θα έχει καλή απόδοση και θα χάσετε πολύ χρόνο ψάχνοντας για να καταλάβετε γιατί δεν λειτουργεί τόσο καλά όσο θα περιμένατε. 

Πρόσφατα, άρχισα να δημιουργώ cheat sheets για να επιταχύνω τις δραστηριότητές μου στην επιστήμη δεδομένων, ιδιαίτερα μια περίληψη με τα βασικά στοιχεία του καθαρισμού δεδομένων. Σε αυτή την ανάρτηση και σκονάκι, θα δείξω πέντε διαφορετικές πτυχές που χαρακτηρίζουν τα βήματα προεπεξεργασίας στο έργο επιστήμης δεδομένων σας.

Σε αυτό το φύλλο εξαπάτησης, περνάμε από τον εντοπισμό και το χειρισμό δεδομένων που λείπουν, την αντιμετώπιση των διπλότυπων και την εύρεση λύσεων σε διπλότυπα, την ανίχνευση ακραίων τιμών, την κωδικοποίηση ετικετών και την κωδικοποίηση κατηγοριών χαρακτηριστικών από ένα ενιαίο σύνολο, σε μετασχηματισμούς, όπως η κανονικοποίηση MinMax και η τυπική κανονικοποίηση. Επιπλέον, αυτός ο οδηγός εκμεταλλεύεται τις μεθόδους που παρέχονται από τρεις από τις πιο δημοφιλείς βιβλιοθήκες Python, τις Pandas, Scikit-Learn και Seaborn για την εμφάνιση γραφικών. 

Η εκμάθηση αυτών των τεχνασμάτων python θα σας βοηθήσει να εξάγετε όσο το δυνατόν περισσότερες πληροφορίες από το σύνολο δεδομένων και, κατά συνέπεια, το μοντέλο μηχανικής εκμάθησης θα μπορεί να αποδίδει καλύτερα μαθαίνοντας από μια καθαρή και προεπεξεργασμένη είσοδο. 
 

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: 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