Comment vérifier l'exactitude des données?

La vérification de la précision des données est une étape importante dans l'apprentissage automatique et le traitement des données. Approches principales:

• Inspection visuelle : création de graphiques (histogrammes, scatter plots) pour détecter anomalies et valeurs aberrantes.
• Analyse statistique : vérification de la distribution des données, moyennes, médianes, écarts-types, détection de valeurs aberrantes avec z-score ou IQR.
• Vérification des valeurs manquantes : identification et traitement des NaN ou valeurs vides.
• Validation des types et formats : s'assurer que les données correspondent aux types attendus (nombres, chaînes) et formats (par exemple, dates).
• Vérification des doublons : suppression ou traitement des enregistrements répétés.
• Vérification croisée avec les règles métier : par exemple, l'âge ne peut pas être négatif.

Exemple en Python avec pandas:

import pandas as pd

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

# Vérification des valeurs manquantes
print(data.isnull().sum())

# Statistiques
print(data.describe())

# Détection des valeurs aberrantes par 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)

Une vérification régulière des données contribue à améliorer la qualité du modèle et à éviter des erreurs lors de l'entraînement.