Pembersihan Data dengan Python Cheat Sheet

Pembersihan data adalah langkah yang sangat penting dan kritis dalam proyek ilmu data Anda. Keberhasilan model mesin bergantung pada cara Anda melakukan praproses data. Jika Anda meremehkan dan melewatkan prapemrosesan kumpulan data, model tidak akan bekerja dengan baik dan Anda akan kehilangan banyak waktu untuk mencari tahu mengapa model tersebut tidak berfungsi sebaik yang Anda harapkan. 

Akhir-akhir ini, saya mulai membuat lembar contekan untuk mempercepat aktivitas ilmu data saya, khususnya ringkasan dengan dasar-dasar pembersihan data. Pada postingan ini dan contekan, saya akan menunjukkan lima aspek berbeda yang mencirikan langkah-langkah preprocessing dalam proyek ilmu data Anda.

Dalam lembar contekan ini, kami mulai dari mendeteksi dan menangani data yang hilang, berurusan dengan duplikat dan menemukan solusi untuk duplikat, deteksi outlier, pengkodean label dan pengkodean satu-panas fitur kategorikal, hingga transformasi, seperti normalisasi MinMax dan normalisasi standar. Selain itu, panduan ini mengeksploitasi metode yang disediakan oleh tiga pustaka Python terpopuler, Pandas, Scikit-Learn, dan Seaborn untuk menampilkan plot. 

Mempelajari trik python ini akan membantu Anda mengekstrak lebih banyak informasi dari kumpulan data dan, akibatnya, model pembelajaran mesin akan dapat bekerja lebih baik dengan belajar dari masukan yang bersih dan diproses sebelumnya. 
 

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• Platoblockchain. Intelijen Metaverse Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• Sumber: 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