Операция выполнена!
Закрыть
Хабы: Python, Программирование, Машинное обучение

В реальной жизни данные, к сожалению, не идеальны и требуют тщательной предобработки. Проблемы с данными могут возникать по разным причинам: из-за их природы, способа сбора или ошибок при вводе.

Очистка данных позволит сделать анализ более точным, а в случае машинного обучения — улучшить качество моделей.

Давайте рассмотрим пять задач, с которыми можно столкнуться в рамках очистки данных. Это не исчерпывающий список, но он послужит хорошим ориентиром при работе с реальными датасетами.

Все примеры мы будем рассматривать на Ames Housing Dataset, который содержит информацию о продажах жилой недвижимости в городе Эймс, штат Айова, США

Читать далее
Читайте также
НОВОСТИ

ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro