როგორ შევამოწმოთ მონაცემების სიზუსტე?

მონაცემების სისწორის შემოწმება მნიშვნელოვანი ეტაპია მანქანათსწავლასა და მონაცემთა დამუშავებაში. ძირითადი მიდგომები:

• ვიზუალური შემოწმება: გრაფიკების (ჰისტოგრამები, scatter plot-ები) შექმნა ანომალიებისა და გამონაკლისი მნიშვნელობების გამოვლენისათვის.
• სტატისტიკური ანალიზი: მონაცემთა განაწილების, საშუალო, მედიანის, სტანდარტული გადახრების შემოწმება, გამონაკლისი მნიშვნელობების გამოვლენა z-score ან IQR-ის გამოყენებით.
• მცდარი მნიშვნელობების შემოწმება: NaN ან ცარიელი მნიშვნელობების გამოვლენა და დამუშავება.
• ტიპებისა და ფორმატების ვალიდაცია: დარწმუნება, რომ მონაცემები შეესაბამება ელოდებოდან ტიპებს (ციფრები, სტრიქონები) და ფორმატებს (მაგ., თარიღები).
• დუბლიკატების შემოწმება: მათი ამოღება ან დამუშავება.
• კროს-ვერიფიკაცია ბიზნეს წესებთან: მაგალითად, ასაკი არ უნდა იყოს უარყოფითი.

Python და pandas-ის მაგალითი:

import pandas as pd

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

# გამონაკლისი მნიშვნელობების გამოვლენა IQR-ის გამოყენებით
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)

მონაცემების რეგულარული შემოწმება ეხმარება მოდელის ხარისხის გაუმჯობესებაში და შეცდომების თავიდან აცილებაში სწავლების პროცესში.