Публикации по теме 'data-cleaning'


Предварительная обработка данных. Перед разработкой модели машинного обучения предварительная обработка — это…
Предварительная обработка данных. Перед разработкой модели машинного обучения предварительная обработка является наиболее важной задачей для анализа данных, чтобы убедиться, что данные содержат ценную информацию. набор данных: https://www.kaggle.com/datasets/taukir007/house-renting-netherland?select=housingprice_neatherland.csv Что мы собираемся делать? (а) Импорт данных (b) Поиск информации о данных (нулевое значение, описание данных и т. д.) (c)Удаление ненужных параметров в..
Вменение отсутствующего значения
«Отсутствующие значения» — это значения, которые не зафиксированы ни для одного объекта или наблюдения в наборе данных. Поскольку большинство алгоритмов машинного обучения не принимают пропущенные значения, обработка пропущенных значений имеет решающее значение. Термин «вменение» относится к многочисленным методам, используемым для заполнения пропущенных значений. Вменение направлено на получение полный набор данных. Ниже приводится краткое обсуждение каждого метода вменения...
Присоединение и поиск: работа с несколькими наборами данных в движке
Работа с несколькими наборами данных необходима в любом серьезном реальном проекте машинного обучения. В частности, объединение нескольких таблиц вместе или поиск информации из других таблиц - это основные задачи в науке о данных. Вступление Из этой статьи вы узнаете, как выполнять присоединение и поиск на платформе AI & Analytics Engine . Ключевым преимуществом использования возможности обработки данных движка является то, что вы можете легко создавать действия, выбирая нужные..
Работа с набором данных из реального мира
Работать с реальным набором данных не так просто, как мы видим во время обучения. Работать с данными Kaggle, с данными Zindi очень легко по сравнению с получением данных самостоятельно. Когда вы работаете с реальной проблемой, у вас не всегда есть готовый набор данных. Первый шаг здесь - это анализ ваших данных. Данные поступают в разных форматах, поэтому у нас есть несколько методов интеллектуального анализа данных. Сбор данных Сбор данных - самая важная часть науки о данных,..
Сортировка и фильтрация данных
Организация наборов данных действительно важна для аналитиков данных. Большинство наборов данных, которые вы будете использовать, будут организованы в виде таблиц. Таблицы полезны, потому что они позволяют вам манипулировать данными и классифицировать их. Наличие отдельных категорий и классификаций позволяет быстро и легко сосредоточиться на данных и различать их. Аналитикам данных часто необходимо форматировать и корректировать данные при выполнении анализа. Сортировка и..
Руководство для начинающих по очистке данных
У вас есть файл .csv. Что теперь? На начальном этапе своего пути к науке о данных я разговаривал с профессионалами, которые уже работают в этой области. Они дали мне много советов и поделились своими историями, но все они (я имею в виду, все до единого) сказали, что большую часть времени в качестве специалиста по данным вы не будете строить причудливые модели, вы будете очистка ваших данных. Набор данных, с которым вы работаете, может находиться на разных стадиях «загрязнения»...
7 функций Pandas для повышения производительности
Основные функции Pandas, которые помогут вам в предварительной обработке данных Если вы работаете в Data Science, вы должны быть знакомы с Pandas. Специально разработанный для выполнения задач предварительной обработки данных, Pandas имеет множество функций, которые могут сделать управление, очистку, визуализацию и получение данных чрезвычайно легкими. И, как известно, значительная часть времени специалистов по данным уходит на преобразование данных в чистый и понятный формат для..