Makine Öğrenimi Projelerinde Veri Temizliği Teknikleri

Makine öğrenimi projelerinde veri temizliği oldukça önemlidir çünkü modelinizin doğruluğunu ve güvenilirliğini etkiler. Veri temizliği, veri setinizdeki bozuk, eksik veya yanlış bilgileri düzeltme veya çıkarma sürecidir. İşte makine öğrenimi projelerinde yaygın olarak kullanılan bazı veri temizliği teknikleri: 

Eksik Veri İncelemesi ve İşleme: Veri setinizde eksik değerler varsa, bunlarla başa çıkmanız gerekir. Eksik veri, bu eksik değerleri doldurarak, ilgili örnekleri kaldırarak veya eksik veri noktalarını tahmin ederek işlenebilir. 

Aykırı Değerleri İnceleme ve İşleme: Aykırı değerler, diğer veri noktalarından önemli ölçüde farklı olan değerlerdir. Bunlar, analizinizi yanıltabilir, bu nedenle bunları tanımlamanız ve işlemeniz önemlidir. Aykırı değerlerle başa çıkmak için onları düzeltebilir, kaldırabilir veya değiştirebilirsiniz. 

Veri Dönüşümü: Veri dönüşümü, veri setinizdeki değişkenler üzerinde işlem yapmayı içerir. Örneğin, kategorik verileri sayısal verilere dönüştürmek veya özellikleri normalize etmek gibi. 

Tekrar Eden Verileri Kaldırma: Bazı durumlarda, veri setinizde aynı bilgileri içeren tekrar eden veri noktaları olabilir. Bu gereksiz bilgileri temizlemek, modelinizin performansını artırabilir. 

Gürültülü Veri Temizleme: Veri setinizde gürültülü veriler varsa, bunlar modelinizin doğruluğunu etkileyebilir. Gürültülü verileri tanımlayıp düzeltmek veya kaldırmak önemlidir. 

Standartlaştırma ve Normalizasyon: Veri setinizdeki sayısal verilerin ölçeklerini standartlaştırmak veya normalleştirmek, modelinizin daha iyi performans göstermesine yardımcı olabilir. 

Özellik Mühendisliği: Mevcut özelliklerden yeni özellikler oluşturarak veya var olan özellikleri dönüştürerek modelinizi geliştirebilirsiniz. Bu, modelinizin daha iyi özellikleri öğrenmesine yardımcı olabilir. 

Anomali Tespiti: Anormal davranışı olan veri noktalarını tanımlamak ve düzeltmek, veri setinizin kalitesini artırabilir. 

Bu teknikler, makine öğrenimi projelerinde veri temizliği için yaygın olarak kullanılan yöntemlerdir. Her proje farklı olabilir, bu nedenle hangi tekniklerin kullanılacağına projenizin gereksinimlerine bağlı olarak karar vermelisiniz.