پاکسازی داده ها با برگه تقلب پایتون

پاکسازی داده ها یک مرحله بسیار مهم و حیاتی در پروژه علم داده شما است. موفقیت مدل ماشین بستگی به نحوه پیش پردازش داده ها دارد. اگر پیش پردازش مجموعه داده خود را دست کم بگیرید و از آن بگذرید، مدل عملکرد خوبی نخواهد داشت و زمان زیادی را برای جستجو برای درک اینکه چرا آنطور که انتظار دارید کار نمی کند از دست خواهید داد. 

اخیراً، من شروع به ایجاد برگه های تقلب برای سرعت بخشیدن به فعالیت های علم داده خود کردم، به ویژه خلاصه ای از اصول پاکسازی داده ها. در این پست و برگه تقلب، من می خواهم پنج جنبه مختلف را نشان دهم که مراحل پیش پردازش را در پروژه علم داده شما مشخص می کند.

در این برگه تقلب، ما از تشخیص و مدیریت داده های از دست رفته، برخورد با موارد تکراری و یافتن راه حل به موارد تکراری، تشخیص نقاط دورافتاده، رمزگذاری برچسب و رمزگذاری یکباره ویژگی های طبقه بندی شده، به تبدیل هایی مانند عادی سازی MinMax و عادی سازی استاندارد می پردازیم. علاوه بر این، این راهنما از روش های ارائه شده توسط سه کتابخانه محبوب پایتون، Pandas، Scikit-Learn و Seaborn برای نمایش نمودارها بهره برداری می کند. 

یادگیری این ترفندهای پایتون به شما کمک می کند تا اطلاعات بیشتری را تا حد امکان از مجموعه داده استخراج کنید و در نتیجه، مدل یادگیری ماشینی با یادگیری از یک ورودی تمیز و از پیش پردازش شده می تواند عملکرد بهتری داشته باشد. 
 

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• پلاتوبلاک چین. Web3 Metaverse Intelligence. دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• منبع: 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