Читать книгу ML для новичков: Глоссарий, без которого ты не разберёшься - - Страница 14

Очистка данных – это первый и один из самых критически важных этапов в процессе подготовки данных для машинного обучения. Даже самые продвинутые алгоритмы не смогут демонстрировать качественные результаты, если исходные данные содержат ошибки, пропуски или аномалии. На этом этапе необходимо выявить и устранить проблемы в данных, чтобы обеспечить их целостность и точность.

Идентификация и удаление пропусков

Пропуски в данных могут возникнуть по различным причинам: ошибки в сборе данных, сбой в системе или человеческий фактор. Важно знать, как эффективно определять и обрабатывать пропуски. Основные подходы включают удаление строк с пропусками, заполнение пропусков средним значением, медианой или модой, а также использование алгоритмов машинного обучения для прогнозирования недостающих значений.