Como verificar a precisão dos dados?

A verificação da precisão dos dados é uma etapa importante no aprendizado de máquina e no processamento de dados. As principais abordagens:

• Inspeção visual: criação de gráficos (histogramas, scatter plots) para identificar anomalias e valores extremos.
• Análise estatística: verificar a distribuição dos dados, médias, medianas, desvios padrão, identificação de valores extremos usando z-score ou IQR.
• Verificação de valores ausentes: identificação e tratamento de NaN ou valores vazios.
• Validação de tipos e formatos: garantir que os dados correspondam aos tipos esperados (números, strings) e formatos (por exemplo, datas).
• Verificação de duplicados: remoção ou tratamento de registros duplicados.
• Verificação cruzada com regras de negócio: por exemplo, a idade não pode ser negativa.

Exemplo em Python usando pandas:

import pandas as pd

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

# Verificação de valores ausentes
print(data.isnull().sum())

# Estatísticas
print(data.describe())

# Detecção de valores extremos por 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)

A verificação regular dos dados ajuda a melhorar a qualidade do modelo e evitar erros durante o treinamento.