Kā pārbaudīt datu pareizību?

Datu pareizības pārbaude ir svarīgs solis mašīnmācībā un datu apstrādē. Galvenās pieejas:

• Vizuāla pārbaude: grafiku (histogrammas, scatter plotus) veidošana, lai atklātu anomālijas un ārējās vērtības.
• Statistiskā analīze: datu sadalījuma, vidējo, mediānu, standarta noviržu pārbaude, ārējās vērtības identificēšana ar z-score vai IQR.
• Trūkstošo vērtību pārbaude: NaN vai tukšo vērtību identificēšana un apstrāde.
• Tipu un formātu validācija: nodrošināt, ka dati atbilst gaidītajiem tipiem (skaitļi, virknes) un formātiem (piemēram, datumi).
• Dublikātu pārbaude: to dzēšana vai apstrāde.
• Krospārbaude ar biznesa noteikumiem: piemēram, vecums nedrīkst būt negatīvs.

Piemērs Python ar pandas:

import pandas as pd

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

# Trūkstošo vērtību pārbaude
print(data.isnull().sum())

# Statistikas
print(data.describe())

# Izņēmuma vērtību atklāšana ar 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)

Regulāra datu pārbaude palīdz uzlabot modeļa kvalitāti un novērst kļūdas apmācības laikā.