Eksploracja danych

term_id: data_exploration

Category: training_techniques

Definition

Eksploracja danych, często nazywana analizą eksploracyjną danych (EDA), jest kluczowym etapem wstępным w przepływie pracy uczenia maszynowego. Obejmuje ona podsumowywanie głównych cech danych, często wykorzystując wizualizację i statystykę opisową, aby zrozumieć strukturę i zawartość zbioru przed przystąpieniem do budowy modeli.

Summary

Wstępna analiza zbiorów danych w celu odkrywania wzorców, wykrywania anomalii i testowania hipotez przed formalnym modelowaniem.

Key Concepts

  • Analiza eksploracyjna danych
  • Wizualizacja
  • Rozpoznawanie wzorców
  • Wykrywanie anomalii

Use Cases

  • Identyfikacja korelacji między cechami przed treningiem modelu
  • Wykrywanie i obsługa brakujących wartości lub wartości odstających
  • Weryfikacja jakości danych i założeń dotyczących rozkładów

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