ניקוי נתונים עם Python Cheat Sheet

ניקוי נתונים הוא שלב חשוב וקריטי מאוד בפרויקט מדעי הנתונים שלך. הצלחת דגם המכונה תלויה באופן שבו אתה מעבד מראש את הנתונים. אם תזלזל ותדלג על העיבוד המקדים של מערך הנתונים שלך, המודל לא יפעל טוב ותאבד הרבה זמן בחיפוש כדי להבין מדוע הוא לא עובד כמו שהיית מצפה. 

לאחרונה, התחלתי ליצור דפי רמאות כדי להאיץ את פעילות מדעי הנתונים שלי, במיוחד סיכום עם היסודות של ניקוי נתונים. בפוסט הזה ו רמות גיליון, אני הולך להראות חמישה היבטים שונים המאפיינים את שלבי העיבוד המקדים בפרויקט מדעי הנתונים שלך.

בדף הצ'יטים הזה, אנו עוברים מאיתור וטיפול בנתונים חסרים, התמודדות עם כפילויות ומציאת פתרונות לשכפולים, זיהוי חריגים, קידוד תווית וקידוד חם אחד של מאפיינים קטגוריים, ועד טרנספורמציות, כגון נורמליזציה של MinMax ונורמליזציה סטנדרטית. יתרה מכך, מדריך זה מנצל את השיטות המסופקות על ידי שלוש מספריות פייתון הפופולריות ביותר, Pandas, Scikit-Learn ו- Seaborn להצגת עלילות. 

לימוד טריקים אלה של פיתון יעזור לך לחלץ מידע רב ככל האפשר ממערך הנתונים, וכתוצאה מכך, מודל למידת המכונה יוכל לבצע ביצועים טובים יותר על ידי למידה מקלט נקי ומעובד מראש. 
 

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. ידע מוגבר. גישה כאן.
• מקור: 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