ML для новичков: Глоссарий, без которого ты не разберёшься. Артем Демиденко
чем двигаться вперед, полезно провести анализ полученных данных. Используйте визуализации для понимания распределения данных, например, ящиков с усами или гистограмм. Это поможет вам выявить аномалии или необычные паттерны, которые могут негативно сказаться на качестве модели. Библиотеки Matplotlib и Seaborn являются отличными инструментами для визуализации данных.
python
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.boxplot(x='price', data=data)
plt.show()
Заключение
Процесс подготовки данных требует внимания к каждому этапу – от сбора и очистки до преобразования и анализа. Четкая структура, тщательная проработка данных и понимание их особенностей позволит вам создать эффективные модели машинного обучения. Овладение этими шагами – это не просто навык, это залог качественного и успешного обучения моделей, которые действительно могут приносить пользу.
Очистка, нормализация и создание признаков
Очистка данных – это первый и один из самых критически важных этапов в процессе подготовки данных для машинного обучения. Даже самые продвинутые алгоритмы не смогут демонстрировать качественные результаты, если исходные данные содержат ошибки, пропуски или аномалии. На этом этапе необходимо выявить и устранить проблемы в данных, чтобы обеспечить их целостность и точность.
Идентификация и удаление пропусков
Пропуски в данных могут возникнуть по различным причинам: ошибки в сборе данных, сбой в системе или человеческий фактор. Важно знать, как эффективно определять и обрабатывать пропуски. Основные подходы включают удаление строк с пропусками, заполнение пропусков средним значением, медианой или модой, а также использование алгоритмов машинного обучения для прогнозирования недостающих значений.
Конец ознакомительного фрагмента.
Текст предоставлен ООО «Литрес».
Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.
Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.