Làm sạch dữ liệu với Python Cheat Sheet

Làm sạch dữ liệu là một bước rất quan trọng và quan trọng trong dự án khoa học dữ liệu của bạn. Sự thành công của mô hình máy phụ thuộc vào cách bạn xử lý trước dữ liệu. Nếu bạn đánh giá thấp và bỏ qua bước tiền xử lý tập dữ liệu của mình, mô hình sẽ không hoạt động tốt và bạn sẽ mất nhiều thời gian để tìm hiểu lý do tại sao nó không hoạt động tốt như bạn mong đợi. 

Gần đây, tôi bắt đầu tạo các bảng gian lận để tăng tốc các hoạt động khoa học dữ liệu của mình, đặc biệt là một bản tóm tắt với những điều cơ bản về làm sạch dữ liệu. Trong bài viết này và cheat sheet, Tôi sẽ chỉ ra năm khía cạnh khác nhau đặc trưng cho các bước tiền xử lý trong dự án khoa học dữ liệu của bạn.

Trong cheat sheet này, chúng tôi đi từ việc phát hiện và xử lý dữ liệu bị thiếu, xử lý các dữ liệu trùng lặp và tìm giải pháp cho các dữ liệu trùng lặp, phát hiện ngoại lệ, mã hóa nhãn và mã hóa một lần các tính năng phân loại, đến các phép biến đổi, chẳng hạn như chuẩn hóa MinMax và chuẩn hóa tiêu chuẩn. Hơn nữa, hướng dẫn này khai thác các phương thức được cung cấp bởi ba trong số các thư viện Python phổ biến nhất, Pandas, Scikit-Learn và Seaborn để hiển thị các biểu đồ. 

Học các thủ thuật python này sẽ giúp bạn trích xuất nhiều thông tin nhất có thể từ tập dữ liệu và do đó, mô hình máy học sẽ có thể hoạt động tốt hơn bằng cách học từ đầu vào sạch và được xử lý trước. 
 

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến ​​thức. Truy cập Tại đây.
• nguồn: 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