ڈیٹا کو پہلے مشین سیکھنے کے منصوبوں میں ایک اہم قدم ہے جو ماڈل کی کارکردگی کو بہت زیادہ متاثر کر سکتا ہے ۔
ڈیٹا میں عام غلطفہمی
ایک بار بار غلطی درست اعداد و شمار کو درست طور پر مد نظر انداز کرنے کے لیے غلطی کی جا رہی ہے. مجھے غیر واضح یا غیر واضح طور پر گم شدہ اقدار کو متعارف یا غلط طریقے سے غلط ثابت کیا جا سکتا ہے. ایک اور عام غلطی مسلسل خصوصیات کو تبدیل نہیں کرنا ہے، جس کی شدت کو برا جانا، جیسے کہ قریب ترین پڑوسی یا ونٹر مشینوں کی مدد کرنا۔
ان غلطفہمیوں سے کیسے بچ سکتے ہیں ؟
گم شدہ اعداد سے متعلق مسائل کو روکنے کے لیے، گم شدہ شکل کا تجزیہ کرنے اور مناسب طور پر مناسب طور پر استعمال کرنے کے طریقوں کا انتخاب کرنے کے لیے جیسے کہ مطلب، ریاضیات یا ماڈل پر مبنی تکنیک۔ خصوصیت کے لیے عام طور پر افعال یا معیاری طور پر جانچ پڑتال یا تجزیہ کرنے کے لیے
ڈیٹا پر انحصار کرنے کیلئے بہترین مشق
- قبل از وقت گم شدہ اقدار کے لیے اعداد و شمار کو دوبارہ شامل کریں یا پھر غیر ضروری مقداروں کو دوبارہ شامل کریں
- ڈیٹا سیٹ پر مسلسل استعمال ہونے والی تکنیکوں کو استعمال کرنا بھی شامل ہے ۔
- نئے دوبارہ شروع ہونے کے لیے settlec طریقوں استعمال کریں ۔
- ڈومین علم پر مبنی خارج شدہ یا درستی۔
- دوبارہ کوشش کے لئے دستاویز تیار کرنے سے پہلے