Передпроцесором даних є вирішальний крок у підготовці даних для аналізу або машинного навчання моделей. Однак, це часто зустрічається з помилками, які можуть вплинути на якість результатів. Визначте ці помилки і знаючи, як їх виправити, може підвищити ефективність даних-драйвових проектів.

Загальні дані, що передують витрати

Одна часта помилка ігнорує відсутні дані. Значення пропуску може призвести до з'єднання або неточних моделей, якщо не керуються належним чином. Ще одна загальна помилка є неправильним функції масштабування, що може спотворювати важливість функцій. Крім того, невідповідні формати даних і неправильні типи даних можуть викликати помилки обробки.

Як виправити ці помилки

Для вирішення відсутніх даних можна використовувати такі методи, як ім'я або видалення. Імутація заповнюється відсутніми значеннями на основі статистичних методів або алгоритмів машинного навчання. Для визначення особливостей масштабування, методи, такі як нормалізація або стандартизация, що забезпечують, що функції знаходяться на рівні зіставними вагами. При цьому послідовні формати даних та правильні типи даних передбачають ретельне перевірку перевірки даних та очищення процесів.

Кращі практики для обробки даних

  • Завжди аналізуйте дані про відсутні значення до обробки.
  • Застосовувати відповідні методи масштабування на основі розподілу даних.
  • Важко вводити формати даних і типи даних.
  • Використовуйте інструменти візуалізації для виявлення аномалії або невідповідностей.
  • Надання документів для відповідей.