Kako proveriti tačnost podataka?

Provera tačnosti podataka važan je korak u mašinskom učenju i obradi podataka. Glavni pristupi:

• Vizuelna inspekcija: pravljenje grafikona (histogrami, scatter plotovi) za otkrivanje anomalija i izuzetnih vrednosti.
• Statistička analiza: provera raspodele podataka, srednjih vrednosti, medijana, standardnih devijacija, identifikacija izuzetnih vrednosti pomoću z-score ili IQR.
• Provera nedostajućih vrednosti: identifikacija i obrada NaN ili praznih vrednosti.
• Validacija tipova i formata: osiguranje da podaci odgovaraju očekivanim tipovima (brojevi, stringovi) i formatima (npr. datumi).
• Provera duplikata: uklanjanje ili obrada dupliranih zapisa.
• Kros-provera sa poslovnim pravilima: na primer, starost ne može biti negativna.

Primer u Pythonu sa pandas:

import pandas as pd

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

# Provera nedostajućih vrednosti
print(data.isnull().sum())

# Statistika
print(data.describe())

# Otkrivanje izuzetnih vrednosti pomoću 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)

Redovna provera podataka pomaže u poboljšanju kvaliteta modela i izbegavanju grešaka tokom obuke.