Чӣ тавр дурустии маълумотҳоро санҷидан мумкин аст?

Таҳқиқи дурустии маълумотҳо қадами муҳим дар омӯзиши мошин ва коркарди маълумотҳост. Равишҳои асосӣ:

• Назорати визуалӣ: сохтани графикҳо (истограммалар, scatter plot) барои ошкор кардани норасогӣ ва арзишҳои берунӣ.
• Таҳлили оморӣ: санҷиши тақсимоти маълумотҳо, миёнаҳо, медианҳо, стандартӣ, ошкор кардани арзишҳои берунӣ бо z-score ё IQR.
• Таҳқиқи арзишҳои норасог: муайян ва коркарди NaN ё арзишҳои холӣ.
• Таҳқиқи намудҳо ва форматҳо: таъмин кардан, ки маълумотҳо ба намудҳои интизор (рақамҳо, сатрҳо) ва форматҳо (масалан, санаҳо) мувофиқат мекунанд.
• Таҳқиқи такрорӣ: бартараф кардан ё коркарди сабтҳои такрорӣ.
• Кросс-санҷиш бо қоидаҳои бизнес: масалан, синну сол наметавонад манфӣ бошад.

Масалан дар Python бо pandas:

import pandas as pd

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

# Санҷиши арзишҳои норасог
print(data.isnull().sum())

# Статистика
print(data.describe())

# ошкор кардани арзишҳои берунӣ бо 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)

Таҳқиқи мунтазами маълумот кӯмак мекунад, ки сифати модел беҳтар шавад ва хатогиҳоро дар вақти омӯзиш пешгирӣ кунад.