Adattisztítás Python Cheat Sheet segítségével

Az adattisztítás nagyon fontos és kritikus lépés az adattudományi projektjében. A gépmodell sikere attól függ, hogyan dolgozza fel az adatokat. Ha alábecsüli és kihagyja az adatkészlet előfeldolgozását, akkor a modell nem fog jól teljesíteni, és sok időt veszít a kereséssel, hogy megértse, miért nem működik olyan jól, mint várná. 

Az utóbbi időben elkezdtem csalólapokat készíteni, hogy felgyorsítsam adattudományi tevékenységeimet, különös tekintettel az adattisztítás alapjait bemutató összefoglalóra. Ebben a bejegyzésben és puskát, öt különböző szempontot fogok bemutatni, amelyek jellemzik az adattudományi projekted előfeldolgozási lépéseit.

Ezen a csalólapon, eljutunk a hiányzó adatok észlelésétől és kezelésétől, a duplikációk kezelésétől és a megoldások keresésétől a duplikációkig, a kiugró értékek észlelésén, a címkekódoláson és a kategorikus jellemzők egyszeri kódolásán át az átalakításokig, mint például a MinMax normalizálás és a szabványos normalizálás. Ezenkívül ez az útmutató a három legnépszerűbb Python-könyvtár, a Pandas, a Scikit-Learn és a Seaborn által biztosított metódusokat használja ki a tervek megjelenítésére. 

Ezen python-trükkök elsajátítása segít abban, hogy minél több információt nyerjen ki az adatkészletből, és ennek következtében a gépi tanulási modell jobban teljesíthet, ha tiszta és előre feldolgozott bemenetről tanul. 
 

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• Platoblockchain. Web3 metaverzum intelligencia. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• Forrás: 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