Datan Laadun Ymmärtäminen
Kun työskentelet koneoppimisen parissa, datan laatu on yksi tärkeimmistä tekijöistä tehokkaiden mallien rakentamisessa. Laadukas data mahdollistaa algoritmien oppia tarkkoja malleja, kun taas huonolaatuinen data voi johtaa harhaanjohtaviin tuloksiin, resurssien tuhlaamiseen ja epäluotettaviin ennusteisiin. Raakadatoissa on lähes aina ongelmia, jotka on ratkaistava ennen kuin analyysin tuloksiin voi luottaa.
Datan laatu mittaa, kuinka tarkasti ja kattavasti tietoaineisto heijastaa todellista maailmaa. Korkealaatuinen data on välttämätöntä, koska koneoppimismallit perustuvat tarkkaan, johdonmukaiseen ja olennaiseen tietoon luotettavien ennusteiden saavuttamiseksi.
Yleisiä datan laatuun liittyviä ongelmia ovat puuttuvat arvot, jolloin osa tietueista on tyhjiä; päällekkäiset tietueet, jotka voivat vääristää tuloksia tai liioitella tiettyjen tietopisteiden merkitystä; sekä poikkeavat havainnot, eli arvot, jotka ovat poikkeuksellisen suuria tai pieniä verrattuna muuhun dataan. Muita ongelmia voivat olla epäyhtenäinen muotoilu, väärät tietotyypit tai virheet, jotka ovat syntyneet tiedonkeruun aikana. Jokainen näistä ongelmista voi vääristää koneoppimismallien oppimia malleja, mikä johtaa heikkoon suorituskykyyn tai odottamattomaan käyttäytymiseen.
1234567891011121314151617import pandas as pd # Load a sample dataset from seaborn import seaborn as sns df = sns.load_dataset('titanic') # Display the first few rows print("Head of dataset:") print(df.head()) # Show basic information about the dataset print("\nInfo:") print(df.info()) # Show summary statistics for numerical columns print("\nDescribe:") print(df.describe())
Tarkastellessa df.describe()-tulosta, kiinnitä huomiota minimi- ja maksimiarvoihin, määriin sekä keskihajontaan. Epätavalliset arvot tai poikkeavat määrät voivat paljastaa puuttuvia arvoja, poikkeamia tai epäjohdonmukaisia tietoja, jotka vaativat puhdistusta.
Kiitos palautteestasi!
Kysy tekoälyä
Kysy tekoälyä
Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme
What are the main data quality issues in this Titanic dataset?
How can I handle missing values in this dataset?
Can you explain what the describe() output tells us about the data?
Awesome!
Completion rate improved to 8.33Datan Laadun Ymmärtäminen
Pyyhkäise näyttääksesi valikon
Kun työskentelet koneoppimisen parissa, datan laatu on yksi tärkeimmistä tekijöistä tehokkaiden mallien rakentamisessa. Laadukas data mahdollistaa algoritmien oppia tarkkoja malleja, kun taas huonolaatuinen data voi johtaa harhaanjohtaviin tuloksiin, resurssien tuhlaamiseen ja epäluotettaviin ennusteisiin. Raakadatoissa on lähes aina ongelmia, jotka on ratkaistava ennen kuin analyysin tuloksiin voi luottaa.
Datan laatu mittaa, kuinka tarkasti ja kattavasti tietoaineisto heijastaa todellista maailmaa. Korkealaatuinen data on välttämätöntä, koska koneoppimismallit perustuvat tarkkaan, johdonmukaiseen ja olennaiseen tietoon luotettavien ennusteiden saavuttamiseksi.
Yleisiä datan laatuun liittyviä ongelmia ovat puuttuvat arvot, jolloin osa tietueista on tyhjiä; päällekkäiset tietueet, jotka voivat vääristää tuloksia tai liioitella tiettyjen tietopisteiden merkitystä; sekä poikkeavat havainnot, eli arvot, jotka ovat poikkeuksellisen suuria tai pieniä verrattuna muuhun dataan. Muita ongelmia voivat olla epäyhtenäinen muotoilu, väärät tietotyypit tai virheet, jotka ovat syntyneet tiedonkeruun aikana. Jokainen näistä ongelmista voi vääristää koneoppimismallien oppimia malleja, mikä johtaa heikkoon suorituskykyyn tai odottamattomaan käyttäytymiseen.
1234567891011121314151617import pandas as pd # Load a sample dataset from seaborn import seaborn as sns df = sns.load_dataset('titanic') # Display the first few rows print("Head of dataset:") print(df.head()) # Show basic information about the dataset print("\nInfo:") print(df.info()) # Show summary statistics for numerical columns print("\nDescribe:") print(df.describe())
Tarkastellessa df.describe()-tulosta, kiinnitä huomiota minimi- ja maksimiarvoihin, määriin sekä keskihajontaan. Epätavalliset arvot tai poikkeavat määrät voivat paljastaa puuttuvia arvoja, poikkeamia tai epäjohdonmukaisia tietoja, jotka vaativat puhdistusta.
Kiitos palautteestasi!
