Ինչպես ստուգել տվյալների ճշգրտությունը?

Տվյալների ճշգրտության ստուգումը կարևոր քայլ է մեքենայական ուսուցման և տվյալների մշակման մեջ։ Հիմնական մոտեցումները՝

• Տեսողական ստուգում՝ գրաֆիկներ (հիստոգրամներ, scatter plot-ներ) ստեղծելով՝ անոմալիաները և արտակարգ արժեքները հայտնաբերելու համար։
• Ստատիստիկ վերլուծություն՝ տվյալների բաշխումը, միջինները, մեդիաները, ստանդարտ շեղումները ստուգելով, արտակարգ արժեքները հայտնաբերել z-score կամ IQR-ով։
• Հակառակ արժեքների ստուգում՝ NaN կամ դատարկ արժեքները հայտնաբերելով և մշակելով։
• Տիպերի և ձևաչափերի վավերացում՝ համոզվելով, որ տվյալները համապատասխանում են սպասվող տիպերին (թվեր, տողեր) և ձևաչափերին (օրինակ՝ ամսաթվեր)։
• Կրկնվող գրառումների ստուգում՝ դրանք հեռացնելով կամ մշակելով։
• Բիզնես կանոնների հետ խաչմերուկային ստուգում՝ օրինակ, տարիքը չի կարող բացասական լինել։

Python և pandas օրինակով՝

import pandas as pd

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

# Հակառակ արժեքների ստուգում
print(data.isnull().sum())

# Ստատիստիկա
print(data.describe())

# IQR-ով արտակարգ արժեքների հայտնաբերում
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)

Կանոնավոր տվյալների ստուգումը օգնում է բարելավել մոդելի որակը և կանխել սխալները ուսուցման ժամանակ։