Нейросети практика - стр. 9
Вот некоторые основные аспекты оценки качества данных:
Пропущенные значения: Проверка наличия пропущенных значений является важной частью оценки данных. Пропущенные значения могут возникать из-за ошибок в сборе данных или отсутствия информации. Необходимо определить, в каких столбцах или переменных присутствуют пропущенные значения и решить, как с ними обращаться. Возможные подходы включают удаление строк или столбцов с пропущенными значениями, заполнение пропущенных значений средним или медианным значением, или использование более сложных методов заполнения пропусков.
Выбросы: Выбросы – это значения, которые значительно отличаются от остальных данных. Они могут быть результатом ошибок измерения, ошибок ввода данных или представлять реальные аномалии. Проверка наличия выбросов помогает определить, есть ли в данных аномальные значения, которые могут повлиять на обучение модели. Выбросы могут быть обработаны путем удаления, замены на среднее или медианное значение, или использования более сложных методов обработки выбросов, в зависимости от конкретной ситуации.
Некорректные или несогласованные данные: Важно проверить данные на наличие ошибок, несогласованностей или неожиданных значений. Например, можно проверить соответствие типов данных (например, числовые данные должны быть числами, а категориальные данные должны быть категориями), правильность формата данных и согласованность значений в разных столбцах или переменных. Если обнаружены ошибки или несогласованности, необходимо принять соответствующие меры для их исправления или исключения из данных.
Для оценки качества данных можно использовать различные инструменты и методы, включая статистические показатели, визуализацию данных, анализ частоты значений и многое другое. Важно провести всестороннюю оценку данных перед их использованием в нейронных сетях, чтобы обеспечить надежность и точность результатов моделирования.
3. Очистка данных:
При очистке данных необходимо обратить внимание на различные аспекты, чтобы обеспечить их правильность и соответствие требованиям моделирования. Вот некоторые основные шаги, которые могут включаться в процесс очистки данных:
Удаление ненужных символов: Некоторые данные могут содержать нежелательные символы или знаки препинания, которые не несут смысловой нагрузки или могут привести к ошибкам в обработке данных. В таком случае требуется удалить эти символы. Например, в текстовых данных можно удалить знаки препинания, специальные символы или символы новой строки.
Преобразование данных в правильный формат: Некоторые данные могут иметь некорректный формат или представление. Например, даты могут быть представлены в неправильной форме, числовые значения могут быть записаны как строки, или текстовые данные могут содержать лишние пробелы. В таких случаях требуется привести данные в правильный формат. Например, можно преобразовать строки в числовые значения, исправить формат даты или удалить лишние пробелы в текстовых данных.
Обработка отсутствующих значений: В данных могут быть пропущенные значения, которые могут привести к проблемам в обработке данных. В зависимости от контекста и типа данных, пропущенные значения можно удалить, заполнить средним или медианным значением, или использовать более сложные методы заполнения пропусков.