Verilerin doğruluğu nasıl kontrol edilir?

Veri doğruluğunun kontrolü, makine öğrenimi ve veri işleme sürecinde önemli bir adımdır. Temel yaklaşımlar:

• Görsel inceleme: Anormallikleri ve aykırı değerleri tespit etmek için grafikler (histogramlar, dağılım grafikleri) oluşturma.
• İstatistiksel analiz: Veri dağılımını, ortalamaları, medyanları, standart sapmaları kontrol etme, z-skoru veya IQR kullanarak aykırı değerleri tespit etme.
• Eksik değerlerin kontrolü: NaN veya boş değerleri tespit etme ve işleme.
• Tür ve format doğrulaması: Verilerin beklenen türlerle (sayılar, dizeler) ve formatlarla (örneğin, tarih) uyumlu olup olmadığını kontrol etme.
• Çift kayıtların kontrolü: Tekrarlayan kayıtları silme veya işleme.
• İş kurallarıyla çapraz kontrol: örneğin, yaş değerleri negatif olamaz.

Python ve pandas kullanarak örnek:

import pandas as pd

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

# Eksik değerlerin kontrolü
print(data.isnull().sum())

# İstatistikler
print(data.describe())

# IQR ile aykırı değerlerin tespiti
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)

Düzenli veri kontrolü, model kalitesini artırmaya ve eğitim sırasında hataları önlemeye yardımcı olur.