Table of Contents
در یادگیری تحت نظارت، کیفیت داده ها برای عملکرد مدل بسیار مهم است. سر و صدا داده ها و برون گرایان می توانند بر دقت و تعمیم مدل های یادگیری ماشین تأثیر بگذارند. پیاده سازی راه حل های عملی به بهبود کیفیت داده و قابلیت اطمینان مدل کمک می کند.
درک نویز داده ها و Outliers
سر و صدای داده اشاره به خطاهای تصادفی یا اطلاعات بی ربط در مجموعه داده ها است. Outliers نقاط داده هستند که به طور قابل توجهی از مشاهدات دیگر متفاوت هستند.هر دو می توانند فرآیند یادگیری را تحریف کرده و به پیش بینی های ضعیف مدل منجر شوند.
استراتژی های مدیریت نویز داده ها
کاهش سر و صدا داده شامل تمیز کردن و پردازش داده ها قبل از تمرین است:
- [در این باره]: [[۱]] [۱] [۱۰] [۱]] [۱]] [۱] [۱]]) حذف یا اصلاح نوشته های نادرست [بر روی زمین]
- [[۱] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱]]]]] [۱]]] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱]]] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱]] [۱] [۱
- تحول داده: اعمال عادی سازی یا مقیاس پذیری برای کاهش تنوع.
مدیریت کردن Outliers به طور موثر
برون گرایان را می توان از طریق روش های مختلف مورد توجه قرار داد:
- روش های آماری: استفاده از z-score یا IQR برای تشخیص و حذف آن.
- الگوریتم های روبوست: مدل های استخدام کمتر حساس به خارج از کشور، مانند روش های مبتنی بر درخت.
- تحول داده: استفاده از log یا تحولات ریشه مربع برای کاهش تاثیر بیرونی.
بهترین روش ها برای کیفیت داده ها
حفظ کیفیت داده های بالا شامل نظارت مداوم و اعتبار سنجی است.به طور منظم بررسی داده ها برای ناهنجاری ها و مراحل پیش پردازش به روز رسانی در نتیجه ترکیب تکنیک های متعدد اغلب بهترین نتایج را به دست می آورد.