Очищення даних за допомогою шпаргалки Python

Очищення даних — це дуже важливий і критичний крок у вашому науковому проекті. Успіх машинної моделі залежить від того, як ви попередньо обробляєте дані. Якщо ви недооціните та пропустите попередню обробку свого набору даних, модель працюватиме погано, і ви втратите багато часу на пошуки, щоб зрозуміти, чому вона працює не так добре, як ви очікували. 

Останнім часом я почав створювати шпаргалки, щоб пришвидшити свою наукову діяльність, зокрема резюме з основами очищення даних. У цій публікації і cheat sheet, я покажу п’ять різних аспектів, які характеризують етапи попередньої обробки у вашому проекті з обробки даних.

У цій шпаргалці, ми переходимо від виявлення та обробки відсутніх даних, роботи з дублікатами та пошуку рішень для дублікатів, виявлення викидів, кодування міток і одноразового кодування категоріальних ознак до перетворень, таких як нормалізація MinMax і стандартна нормалізація. Крім того, у цьому посібнику використовуються методи, надані трьома найпопулярнішими бібліотеками Python, Pandas, Scikit-Learn і Seaborn для відображення графіків. 

Вивчення цих трюків Python допоможе вам отримати якомога більше інформації з набору даних і, отже, модель машинного навчання зможе працювати краще, навчаючись із чистих і попередньо оброблених вхідних даних. 
 

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• Платоблокчейн. Web3 Metaverse Intelligence. Розширені знання. Доступ тут.
• джерело: 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