Очистка данных — одна из важнейших частей машинного обучения. Он играет важную роль в построении модели машинного обучения. Качество данных является важным аспектом для обучения модели машинного обучения. Неточные данные могут повлиять на результаты. Проблемы с качеством данных могут возникнуть в любой части информационных систем.

Метод, который помогает преобразовать неправильные данные в значимые данные. Машинное обучение управляется данными. Благодаря методам очистки данных ваша модель машинного обучения будет работать лучше. Поэтому важно обрабатывать данные перед использованием. Без качественных данных неразумно ожидать правильного результата.

Очистка данных относится к выявлению и исправлению ошибок в наборе данных, которые могут негативно повлиять на прогностическую модель. Он используется для обозначения всех видов задач и действий по обнаружению и устранению ошибок в данных. Эти проблемы могут быть решены с помощью различных методов очистки данных. Процесс исправления или удаления неверных, поврежденных, неправильно отформатированных, дублирующихся или неполных данных в наборе данных. При объединении нескольких источников данных существует множество возможностей для дублирования или неправильной маркировки данных.

Зачем нам нужно очищать наши данные?

Очистка данных — это ключевой шаг, прежде чем можно будет провести какой-либо анализ данных.

Иногда данные необходимо очистить/предварительно обработать, прежде чем мы сможем извлечь из них полезную информацию. Большинство реальных данных имеют так много несоответствий, таких как пропущенные значения, неинформативные функции и т. д., поэтому существует постоянная необходимость очищать наши данные перед их использованием, чтобы мы могли извлечь из них максимальную пользу.

Наборы данных в конвейерах часто собираются небольшими группами и объединяются перед подачей в модель. Объединение нескольких наборов данных означает, что в данных образуются избыточности и дубликаты, которые затем необходимо удалить. Кроме того, неправильные и плохо собранные наборы данных часто могут приводить к тому, что модели изучают неверные представления данных, тем самым уменьшая их полномочия по принятию решений.

Очистка данных устраняет следующие основные проблемы:

  • Дублирование
  • Неуместность
  • Неточность
  • непоследовательность
  • Недостающие данные
  • Отсутствие стандартизации
  • Выбросы

Примечательно, что для разных типов данных потребуются разные типы очистки. Очистка данных включает в себя различные этапы очистки:

Этапы очистки данных:

Удаление нежелательных наблюдений

Сюда входит удаление повторяющихся/избыточных или нерелевантных значений из набора данных. Повторяющиеся наблюдения чаще всего возникают во время сбора данных, а нерелевантные комментарии на самом деле не соответствуют конкретной проблеме, которую вы пытаетесь решить.

Исправление структурных данных

Ошибки, возникающие при измерении, передаче данных или других подобных ситуациях, называются структурными ошибками. К структурным ошибкам относятся опечатки в названиях признаков, один и тот же атрибут с другим именем, неправильно обозначенные классы, т.е. отдельные классы, которые на самом деле должны быть одинаковыми, или несоответствие капитализации.

Управление нежелательными выбросами

Выбросы могут вызвать проблемы с некоторыми типами моделей. Например, модели линейной регрессии менее устойчивы к выбросам, чем модели дерева решений. Как правило, мы не должны удалять выбросы, пока у нас не будет законной причины для их удаления. Иногда их удаление улучшает производительность, иногда нет. Таким образом, у вас должна быть веская причина для удаления выбросов, таких как подозрительные измерения, которые вряд ли будут частью реальных данных.

Обработка отсутствующих данных

Отсутствующие данные — обманчиво сложная проблема в машинном обучении. Мы не можем просто игнорировать или удалить отсутствующее наблюдение. С ними нужно обращаться осторожно, так как они могут указывать на что-то важное.

Таким образом, недостающие данные всегда информативны и указывают на что-то важное. И мы должны знать о нашем алгоритме отсутствующих данных, помечая его. Используя этот метод пометки и заполнения, вы, по сути, позволяете алгоритму оценить оптимальную константу отсутствия, вместо того, чтобы просто заполнять ее средним значением.

Преимущества очистки данных

Наличие чистых данных в конечном итоге повысит общую производительность и позволит использовать информацию самого высокого качества при принятии решений. Преимущества включают в себя:

  • Устранение ошибок при использовании нескольких источников данных.
  • Чем меньше ошибок, тем счастливее клиенты и меньше разочаровываются сотрудники.
  • Возможность отображать различные функции и то, для чего предназначены ваши данные.
  • Мониторинг ошибок и улучшенная отчетность, чтобы увидеть, откуда берутся ошибки, упрощая исправление неправильных или поврежденных данных для будущих приложений.
  • Использование инструментов для очистки данных позволит повысить эффективность ведения бизнеса и ускорить принятие решений.

Подведение итогов

Очистка данных — критически важный процесс для успеха любой функции машинного обучения. Для большинства проектов машинного обучения большая часть усилий тратится на очистку данных, но существуют и другие методы уточнения набора данных и обеспечения безошибочности набора данных машинного обучения.

Основная цель машинного обучения очистки данных — найти и удалить ошибки вместе с любыми повторяющимися данными, чтобы создать надежный набор данных. Это повышает качество обучающих данных для аналитики и облегчает принятие решений. Четыре различных шага в очистке данных, чтобы сделать данные более надежными и получить хорошие результаты. После правильного выполнения шагов очистки данных у нас будет надежный набор данных, позволяющий избежать многих наиболее распространенных проблем.

TagX предоставляет услуги по очистке и предварительной обработке данных, чтобы помочь предприятиям разрабатывать индивидуальные решения для распознавания лиц, обнаружения транспортных средств, обнаружения поведения водителя, обнаружения аномалий и чат-ботов, работающих на алгоритмах машинного обучения.