Некоторые методы очистки данных в проектах машинного обучения:
- Удаление записей с ошибками по какому-то критерию. 1 Например, можно оставлять последнюю запись и стирать все более старые. 1 Этот метод хорошо подходит для дублей или противоречивых данных. 1
- Статистическое исправление данных. 1 Если удаление приведёт к неправильному анализу, данные можно корректировать. 1 Например, очистить ячейку с всплеском продаж и подставить на место всплеска ожидаемое значение. 1
- Сравнение записей и выбор подходящего значения. 1 Например, если среди множества строк, соответствующих одному пользователю, в некоторых присутствует аномальное значение, нужно посмотреть на другие строки и применить значение, которое встречается чаще всего. 1
- Применение словаря для исправления опечаток. 1 Для этого понадобится заранее собрать все самые частые ошибки и опечатки в текстовых полях. 1 Потом словарь достаточно будет применить к данным, и он автоматически заменит все несоответствия. 1
- Нормализация и стандартизация данных. 5 Эти методы помогают привести данные к единому масштабу, что улучшает работу моделей машинного обучения. 5
- Кодирование категориальных данных. 4 Машины не работают с текстовыми данными, их нужно преобразовать в числа. 4 Методы: One-Hot Encoding (создание столбцов для каждой категории) и Label Encoding (присвоение категориям числовые значения). 4
- Удаление дубликатов. 4 Дублированные записи (например, одна и та же транзакция записана дважды) искажают результаты анализа. 4
Универсальных решений для очистки данных от всех ошибок не существует. 1 Как правило, этот процесс — комбинация разных методов очистки данных, которые вместе позволяют последовательно уменьшить количество дублей, опечаток и других артефактов. 1