Impara Comprensione della Qualità dei Dati | Fondamenti della Pulizia dei Dati

Quando si lavora con il machine learning, la qualità dei dati è uno dei fattori più importanti per costruire modelli efficaci. Dati di alta qualità permettono agli algoritmi di apprendere schemi accurati, mentre dati di bassa qualità possono portare a risultati fuorvianti, spreco di risorse e previsioni inaffidabili. I dataset grezzi contengono quasi sempre problematiche che devono essere affrontate prima di poter considerare affidabili i risultati dell’analisi.

Definizione: Qualità dei Dati

Qualità dei dati misura quanto accuratamente e completamente un dataset riflette il mondo reale. Dati di alta qualità sono essenziali perché i modelli di machine learning si basano su informazioni accurate, coerenti e rilevanti per fornire previsioni affidabili.

Problemi comuni di qualità dei dati includono valori mancanti, dove alcune voci in un dataset sono vuote; record duplicati, che possono influenzare i risultati o aumentare l’importanza di determinati dati; e outlier, ovvero valori insolitamente alti o bassi rispetto al resto dei dati. Altri problemi possono riguardare formattazione incoerente, tipi di dati errati o errori introdotti durante la raccolta dei dati. Ciascuno di questi problemi può distorcere gli schemi che i modelli di machine learning cercano di apprendere, portando a prestazioni scadenti o comportamenti inattesi.


              1234567891011121314151617
            
import 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())

Interpretazione delle statistiche riassuntive

Durante la revisione di df.describe(), concentrarsi su valori minimi e massimi, conteggi e deviazione standard. Valori insoliti o conteggi non corrispondenti possono rivelare dati mancanti, valori anomali o inserimenti incoerenti che necessitano di pulizia.

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import 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())

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