معلومات کو سیکھنے کے لئے ڈیٹا کی خوبی کو بہتر بنانے کے لئے ضروری ہے. ڈاٹوے اور باہر کے لوگ مشین سیکھنے کے ماڈلز کی درستی اور عام کارکردگی کو منفی طور پر متاثر کر سکتے ہیں. عملی حل ڈیٹا کی خوبی اور ماڈلنگ کو بہتر بنانے میں مدد دیتا ہے ۔
ڈیٹا کی تباہی اور خارجشُدہ چیزیں سمجھنا
ڈیٹا شور اعداد و شمار میں غیر یقینی غلطی یا غیر شعوری معلومات کا حوالہ دیتا ہے۔ایولریس ایسے نکات ہیں جو دیگر مشاہدات سے بالکل مختلف ہیں۔ دونوں سیکھنے کے عمل کو غلط بنا سکتے ہیں اور ناقص ماڈل پیشینگوئیوں کی طرف لے جا سکتے ہیں۔
ڈیٹا کے تباہکُن نتائج
ری میک ڈیٹا شور ٹریننگ سے پہلے صفائی اور پیشگی ڈیٹا شامل ہیں۔
- ] داتا پاک: [1] [حوالہ درکار] اصلاحات کو رد یا اصلاح کرنا۔
- [Feature انتخاب: ایلی ڈرون خصوصیات کو متعارف کرانے والی خصوصیات۔
- [Data settlection: [1] عام طور پر غیر فعالی کو کم کرنے کے لیے استعمال یا ان کی نقل و حمل کا اطلاق کرنا.
مؤثر طریقے سے کام کرنا
خارجی مختلف طریقوں سے بات کی جا سکتی ہے:
- ] اسٹیکل سیریز : [1] استعمال کرنے والے z-score یا IQR کو جانچنے اور خارج کرنے کے لیے استعمال کرنے کے لیے استعمال کریں.
- رُبُوت الغُرِتَّم : [حوالہ درکار] منڈل کو باہر نکلنے والے طریقوں جیسے کہ درخت پر مبنی ماڈلز کو کم حساس بنانے کے لیے کام کرنا۔
- ] داتا دلت:] کا اطلاق لاگو یا مربع جڑ تبدیل کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے تاکہ اس سے زیادہ اثر کم کیا جا سکے۔
ڈیٹا کی خوبیوں کیلئے بہترین مشق
اگر آپ اِس بات پر غور کریں گے کہ آپ کو کن باتوں پر غور کرنا چاہئے تو آپ کو کیا کرنا چاہئے ؟