Python Hile Sayfası ile Veri Temizleme

Veri temizliği, veri bilimi projenizde çok önemli ve kritik bir adımdır. Makine modelinin başarısı, verileri nasıl ön işleme tabi tuttuğunuza bağlıdır. Veri kümenizin ön işlemesini hafife alır ve atlarsanız, model iyi performans göstermez ve neden beklediğiniz kadar iyi çalışmadığını anlamak için arama yaparken çok fazla zaman kaybedersiniz. 

Son zamanlarda veri bilimi faaliyetlerimi hızlandırmak için özellikle veri temizlemenin temellerini içeren bir özet oluşturmaya başladım. Bu yazıda ve sac hileVeri bilimi projenizdeki ön işleme adımlarını karakterize eden beş farklı hususu göstereceğim.

Bu kopya kağıdında, eksik verileri tespit etme ve işleme, kopyalarla uğraşma ve kopyalara yönelik çözümler bulma, aykırı değerlerin tespiti, etiket kodlama ve kategorik özelliklerin tek sıcak kodlamasından MinMax normalleştirmesi ve standart normalleştirme gibi dönüşümlere kadar gidiyoruz. Ayrıca bu kılavuz, grafikleri görüntülemek için en popüler Python kütüphanelerinden üçü olan Pandas, Scikit-Learn ve Seaborn tarafından sağlanan yöntemlerden yararlanmaktadır. 

Bu python püf noktalarını öğrenmek, veri kümesinden mümkün olduğunca daha fazla bilgi çıkarmanıza yardımcı olacak ve sonuç olarak makine öğrenimi modeli, temiz ve önceden işlenmiş bir girdiden öğrenerek daha iyi performans gösterebilecektir. 
 

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
• Kaynak: 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