23 Июн 2023
2 мин
811

Как проводить предобработку данных перед анализом

Освойте предобработку данных с этой статьей: от очистки данных до создания новых признаков для успешного анализа и машинного обучения.

Содержание

Предобработка данных — это важный этап в процессе анализа данных, который заключается в подготовке и очистке данных для последующего анализа и моделирования. В этой статье мы рассмотрим основные шаги предобработки данных и дадим примеры их реализации.

Очистка данных

Первый шаг — это очистка данных от пропусков, ошибок и выбросов.

Пропуски

Пропуски в данных могут возникать по разным причинам: отсутствие информации, ошибки ввода или системные сбои. Для работы с пропусками можно использовать следующие методы:

  1. Удаление строк или столбцов с пропусками
  2. Заполнение пропусков средним, медианой или модой
  3. Использование алгоритмов машинного обучения для заполнения пропусков

Ошибки и выбросы

Ошибки и выбросы — это аномальные значения в данных, которые могут исказить результаты анализа. Чтобы обнаружить и исправить ошибки и выбросы, можно использовать следующие методы:

  1. Визуализация данных с помощью графиков, таких как ящик с усами (box plot)
  2. Вычисление статистических метрик, таких как среднее, стандартное отклонение и квантили
  3. Применение фильтров для удаления аномальных значений

Трансформация данных

Трансформация данных включает в себя преобразование и масштабирование данных для улучшения качества анализа и облегчения работы с данными.

Кодирование категориальных переменных

Категориальные переменные, такие как пол, страна или профессия, нуждаются в кодировании, чтобы быть использованными в алгоритмах машинного обучения. Существует несколько методов кодирования:

  1. One-hot encoding — создание бинарных столбцов для каждой категории
  2. Label encoding — присвоение уникального числового значения каждой категории
  3. Target encoding — вычисление статистических метрик для каждой категории на основе целевой переменной

Масштабирование числовых переменных

Масштабирование числовых переменных позволяет привести их к одному диапазону значений, что улучшает сходимость алгоритмов машинного обучения. Существует несколько методов масштабирования:

  1. Минимаксное масштабирование — приведение данных к диапазону [0, 1]
  2. Стандартизация — приведение данных к нормальному распределению со средним 0 и стандартным отклонением 1
  3. Робастное масштабирование — устойчивое к выбросам масштабирование на основе медианы и межквартильного размаха

Создание новых признаков

Иногда создание новых признаков на основе имеющихся данных может помочь улучшить качество анализа и предсказательную способность моделей. Например, можно создать новые признаки с помощью:

  1. Арифметических операций между числовыми переменными
  2. Объединения категориальных переменных
  3. Применения функций к числовым переменным, таких как логарифмирование или возведение в квадрат

Вывод

Предобработка данных — это ключевой этап в процессе анализа данных, который позволяет обнаружить и исправить ошибки, преобразовать данные в удобный для анализа формат и создать новые признаки для улучшения качества анализа и моделирования. Следуя вышеуказанным шагам, вы сможете подготовить свои данные для успешного анализа и применения машинного обучения.

Добавить комментарий