Cum se verifică corectitudinea datelor?

Verificarea corectitudinii datelor este o etapă importantă în învățarea automată și procesarea datelor. Abordările principale:

• Inspecție vizuală: crearea de grafice (histograme, scatter plot-uri) pentru identificarea anomaliilor și valorilor aberante.
• Analiză statistică: verificarea distribuției datelor, medii, mediane, abateri standard, identificarea valorilor aberante cu z-score sau IQR.
• Verificarea valorilor lipsă: identificarea și tratarea NaN sau valorilor goale.
• Validarea tipurilor și formatelor: asigurarea că datele corespund tipurilor așteptate (numere, șiruri) și formatelor (de exemplu, date).
• Verificarea duplicatelor: eliminarea sau tratarea înregistrărilor duplicate.
• Verificare încrucișată cu regulile de afaceri: de exemplu, vârsta nu poate fi negativă.

Exemplu în Python cu pandas:

import pandas as pd

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

# Verificarea valorilor lipsă
print(data.isnull().sum())

# Statistici
print(data.describe())

# Detectarea valorilor aberante cu 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)

Verificarea regulată a datelor ajută la îmbunătățirea calității modelului și la evitarea erorilor în timpul antrenamentului.