Veri setlerini anlama ve hazırlama, veri bilimi ve makine öğrenimi projelerinin temel adımlarından biridir. Veri setlerini etkili bir şekilde anlamak ve hazırlamak, daha doğru sonuçlar elde etmenize ve modellerinizin daha iyi performans göstermesine yardımcı olur. İşte veri setlerini anlama ve hazırlama için bazı yöntemler: 

Veri Setini Keşfetme: 

Veri setinizin genel yapısını anlamak için ilk adım, veri setini keşfetmektir. Bu, veri setinin boyutunu, sütunlarını, özelliklerini ve değerlerini incelemeyi içerir. 
İstatistiksel özetler ve görselleştirmeler kullanarak veri setinin dağılımını ve özelliklerini anlamak için keşif analizi yapın. 


Eksik Verileri İnceleme ve İşleme: 

Veri setinizde eksik değerler olup olmadığını belirleyin ve eksik değerlerin nedenlerini anlamaya çalışın. 
Eksik verileri işlemek için, eksik değerleri doldurma, eksik değerlere sahip örnekleri silme veya eksik verileri tahmin etmek için makine öğrenimi modelleri kullanma gibi yöntemleri düşünün. 


Aykırı Değerleri İnceleme ve İşleme: 

Veri setinizde aykırı değerler olup olmadığını belirleyin ve bunların nedenlerini anlamaya çalışın. 
Aykırı değerleri işlemek için, onları filtrelemek, değiştirmek veya değiştirmek için makul bir aralıkta sınırlamak gibi yöntemleri kullanın. 


Özellik Mühendisliği: 

Var olan özellikleri kullanarak yeni özellikler oluşturun veya mevcut özellikleri dönüştürün. Özellik mühendisliği, modelinizin daha iyi performans göstermesini sağlayabilir. 
Özellikler arasındaki ilişkileri gözlemlemek ve özellikler arasında etkileşimlerin olduğunu düşünmek önemlidir. 


Veri Normalizasyonu ve Standartlaştırma: 

Veri setinizdeki sayısal özelliklerin ölçeklerini normalleştirin veya standartlaştırın. Bu, farklı özellikler arasındaki ölçek farklılıklarını azaltır ve modelinizin daha tutarlı sonuçlar üretmesini sağlar. 


Veri Setini Bölme: 

Veri setinizi eğitim, doğrulama ve test kümeleri olmak üzere ayrı kümelerde bölmek önemlidir. Bu, modelinizin eğitim verilerinde eğitilmesini, doğrulama verilerinde değerlendirilmesini ve test verilerinde sonuçlarının doğrulanmasını sağlar. 


Veri Setini Kodlama ve Dönüştürme: 

Kategorik özellikleri sayısal değerlere dönüştürün veya kodlayın, böylece makine öğrenimi modelleri tarafından işlenebilir hale getirin. One-Hot Encoding, Label Encoding ve Target Encoding gibi kodlama tekniklerini kullanarak kategorik özellikleri işleyin. 


Veri setlerini anlama ve hazırlama süreci, veri bilimi projelerinin başarılı olması için kritik öneme sahiptir. Veri setinizin temiz, düzenli ve uygun şekilde işlenmiş olması, modelinizin daha iyi performans göstermesini sağlar ve doğru sonuçlar elde etmenizi kolaylaştırır.