Data Smoothing ve Gürültü Azpy ve Scipy ile Azaltılması için Pratik Yöntemler

Veri düzgünleme ve gürültü azaltma, veri setlerinin kalitesini artırmak için veri analizinde temel tekniklerdir. NumPy ve SciPy gibi kütüphaneler kullanarak, kullanıcılar gürültüyü filtrelemek ve altta yatan kalıpları ortaya çıkarabilir.

Hareketli Ortalama Filtreleme

Hareketli ortalama filtre, her veri noktasını komşu puanlarla değiştirmek için basit bir yöntemdir. Daha uzun vadeli eğilimleri temizlemeye yardımcı olur ve daha uzun vadeli eğilimleri vurgular.

NumPy'de, bu konvolution kullanarak uygulanabilir:

[0]

Gaussian,

Gaussian pürüzsüz bir şekilde, önemli özellikleri korurken Gaussian filtresini uygular. SciPy bu amaçla uygun bir işlev sunar.

Örnek uygulama:

(Allah’a) yemin ederim.

[2]

Savitzky-Golay Filtre

Savitzky-Golay filtre, polinomial ile başarısal alt kümeleri uygun bir şekilde düzelterek verileri pürüzsüzleştirir.Topraklar gibi özellikleri korumak için etkilidir.

SciPy Kullanımı:

[FONTNT=FONT][/FONT][/FONT][/FONT][/FONT][/FONT][/FONT][/FONT)

(Resulüm)

Ek Teknikler

Diğer yöntemler, veri özelliklerine bağlı olarak medyan filtreleme ve dalgalama denoising içerir. Bu teknikler SciPy ve diğer özel kütüphanelerde mevcuttur.