Hoe controleer je de juistheid van gegevens?

Controle van de gegevensintegriteit is een belangrijke stap in machine learning en gegevensverwerking. De belangrijkste benaderingen:

• Visuele inspectie: het maken van grafieken (histogrammen, scatter plots) om anomalieën en uitschieters te detecteren.
• Statistische analyse: het controleren van de gegevensverdeling, gemiddelden, medianen, standaarddeviaties, het identificeren van uitschieters met z-score of IQR.
• Controle op ontbrekende waarden: het identificeren en verwerken van NaN of lege waarden.
• Validatie van types en formaten: zorgen dat de gegevens overeenkomen met de verwachte types (getallen, strings) en formaten (bijvoorbeeld datums).
• Controle op duplicaten: het verwijderen of verwerken van dubbele records.
• Cross-check met bedrijfsregels: bijvoorbeeld, de leeftijd mag niet negatief zijn.

Voorbeeld in Python met pandas:

import pandas as pd

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

# Controle op ontbrekende waarden
print(data.isnull().sum())

# Statistieken
print(data.describe())

# Uitschieters detecteren met 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)

Regelmatige gegevenscontrole helpt de modelkwaliteit te verbeteren en fouten tijdens training te voorkomen.