Πώς ελέγχετε την ακρίβεια των δεδομένων;

Ο έλεγχος της ακρίβειας των δεδομένων είναι ένα σημαντικό στάδιο στη μηχανική μάθηση και την επεξεργασία δεδομένων. Οι κύριες προσεγγίσεις:

• Οπτικός έλεγχος: δημιουργία γραφημάτων (ιστογράμματα, scatter plot) για την ανίχνευση ανωμαλιών και ακραίων τιμών.
• Στατιστική ανάλυση: έλεγχος της κατανομής των δεδομένων, μέσοι όροι, μεσαίες, τυπικές αποκλίσεις, ανίχνευση ακραίων τιμών με z-score ή IQR.
• Έλεγχος για ελλιπή δεδομένα: εντοπισμός και επεξεργασία NaN ή κενών τιμών.
• Επικύρωση τύπων και μορφών: διασφάλιση ότι τα δεδομένα αντιστοιχούν στους αναμενόμενους τύπους (αριθμοί, συμβολοσειρές) και μορφές (π.χ. ημερομηνίες).
• Έλεγχος διπλότυπων: διαγραφή ή επεξεργασία διπλών εγγραφών.
• Διασταυρωμένος έλεγχος με επιχειρηματικούς κανόνες: π.χ. η ηλικία δεν μπορεί να είναι αρνητική.

Παράδειγμα σε Python με pandas:

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

# Έλεγχος ελλιπών τιμών
print(data.isnull().sum())

# Στατιστικά
print(data.describe())

# Ανίχνευση ακραίων τιμών με IQR
Q1 = data['feature'].quantile(0.25)
Q3 = data['feature'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
outliers = data[(data['feature'] < Q1 - 1.5 * IQR) | (data['feature'] > Q3 + 1.5 * IQR)]
print(outliers)

Ο τακτικός έλεγχος των δεδομένων βοηθά στη βελτίωση της ποιότητας του μοντέλου και στην αποφυγή σφαλμάτων κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης.