Datarensning med Python Cheat Sheet

Datarensning är ett mycket viktigt och kritiskt steg i ditt datavetenskapliga projekt. Framgången för maskinmodellen beror på hur du förbearbetar data. Om du underskattar och hoppar över förbearbetningen av din datauppsättning kommer modellen inte att fungera bra och du kommer att förlora mycket tid på att söka för att förstå varför den inte fungerar så bra som du förväntar dig. 

På sistone började jag skapa fuskblad för att påskynda mina datavetenskapliga aktiviteter, särskilt en sammanfattning med grunderna för datarensning. I detta inlägg och fusklapp, jag ska visa fem olika aspekter som kännetecknar förbearbetningsstegen i ditt datavetenskapliga projekt.

I detta fuskblad, går vi från att upptäcka och hantera saknad data, hantera dubbletter och hitta lösningar på dubbletter, outlier-detektion, etikettkodning och one-hot-encoding av kategoriska funktioner, till transformationer, såsom MinMax-normalisering och standardnormalisering. Dessutom utnyttjar den här guiden metoderna som tillhandahålls av tre av de mest populära Python-biblioteken, Pandas, Scikit-Learn och Seaborn för att visa plotter. 

Att lära sig dessa python-trick hjälper dig att extrahera mer information som möjligt från datamängden och följaktligen kommer maskininlärningsmodellen att kunna prestera bättre genom att lära dig från en ren och förbearbetad indata. 
 

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Källa: 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