Dataverkenning

term_id: data_exploration

Category: training_techniques

Definition

Dataverkenning, vaak aangeduid als Exploratory Data Analysis (EDA), is een cruciale voorbereidende stap in machine learning-workflows. Het houdt in dat de belangrijkste kenmerken van de data worden samengevat, waarbij vaak gebruik wordt gemaakt van visualisaties en statistische methoden om inzichten te verkrijgen.

Summary

De initiële analyse van datasets om patronen te ontdekken, anomalieën te signaleren en hypothesen te testen voordat er formeel gemodelleerd wordt.

Key Concepts

  • Exploratory Data Analysis
  • Visualisatie
  • Patroonherkenning
  • Anomaliedetectie

Use Cases

  • Het identificeren van correlaties tussen functies voordat modeltraining begint
  • Het detecteren en verwerken van ontbrekende waarden of uitbijters
  • Het valideren van de datakwaliteit en verdelingsaannames

Code Example

1
2
3
4
5

import pandas as pd
import seaborn as sns
df = pd.read_csv('data.csv')
sns.pairplot(df)
plt.show()

Related