Очистка данных — это процесс исправления или удаления неверных, поврежденных, неправильно отформатированных, дублирующихся или неполных данных в наборе данных.

Очистка данных является важным шагом в построении модели машинного обучения, поскольку она гарантирует, что данные, используемые для обучения модели, являются точными, полными, непротиворечивыми и актуальными.

Очистка данных имеет несколько преимуществ при построении модели машинного обучения. Некоторые из них,

  • Повышает точность: повышает точность модели машинного обучения за счет устранения несоответствий и ошибок в наборе данных.
  • Уменьшает предвзятость. Это помогает уменьшить предвзятость в модели машинного обучения, удаляя нерелевантные и повторяющиеся данные.
  • Повышает производительность. Повышает производительность модели машинного обучения за счет удаления шума и выбросов, которые могут повлиять на способность модели делать точные прогнозы.
  • Экономия времени и ресурсов. Очищая данные перед построением модели машинного обучения, мы можем сэкономить время и ресурсы, избегая ошибок и несоответствий.
  • Обеспечивает лучшее понимание.Очистка данных может помочь выявить закономерности и взаимосвязи в данных, которые могли быть скрыты ошибками и несоответствиями.
  • Улучшает процесс принятия решений. Чистые данные обеспечивают более точную информацию, что в конечном итоге приводит к более эффективному принятию решений и улучшению бизнес-результатов.
  • Обработка отсутствующих данных.Отсутствующие данные — распространенная проблема в наборах данных, и ее можно решить с помощью таких методов, как импутация.
  • Обработка дубликатов.Дубликаты могут исказить анализ, и важно удалить их, чтобы получить точную картину данных.
  • Обработка выбросов.Выбросы — это экстремальные значения, которые могут исказить результаты анализа. С ними можно справиться, удалив или трансформировав их.
  • Обработка несогласованных данных. Несогласованные данные могут возникать из-за ошибок при вводе данных, неправильного преобразования данных и т. д. Это можно устранить путем стандартизации данных или использования регулярных выражений.
  • Обработка неверных данных. Неверные данные могут возникать из-за ошибок ввода данных или из-за того, что данные выходят за пределы ожидаемого диапазона.
  • Обработка зашумленных данных. Зашумленные данные — это данные, содержащие ошибки или выбросы, которые могут затруднить анализ. С этим можно справиться путем сглаживания данных или использования методов интерполяции.
  • Обработка форматирования данных. Форматирование данных подразумевает обеспечение согласованности данных. С этим можно справиться путем преобразования типов данных, изменения форматов данных и т. д.
  • Обработка текстовых данных. Текстовые данные могут быть неструктурированными и беспорядочными. С этим можно справиться, очистив и предварительно обработав текст или используя техники НЛП.
  • Обработка категорийных данных. Категориальные данные — это нечисловые данные, с которыми может быть сложно работать. С этим можно справиться, преобразовав его в числовые данные или используя такие методы, как горячее кодирование.

Спасибо, что прочитали. Если вам понравилась статья, похлопайте 👏. Желаю вам отличного дня!!

Если вы найдете мою работу интересной и достойной вашего времени. Вы можете связаться со мной в Instagram и LinkedIn.