不干净的数据主要来自于人为错误，而机器学习是关于练习和向算法提供数据，以便在大量计算机密集型任务中发挥作用。然而，在形成分析数据和构建机器学习模型之前，清理这些不需要的数据是很重要的。
对于一些企业来说，很难找到正确的数据，这使得他们被错误的数据所困扰。当涉及到在机器学习算法中使用数据时，它们的大部分时间都用于识别或清理数据。这些坏数据提供了不准确的信息。因此，通过消除错误、修复缺失值、减小数据大小来放置计划是机器学习中可用于数据清理的一些最佳方法。
机器学习中的新数据被假设为自行车中的新油;你会发现不同的技术来识别、存储和分析机器学习数据。但是，在ML算法中使用这些数据之前，请记住要净化这些数据。在本文中，我们将讨论数据清理的重要性和避免错误的最佳实践。
数据清洗在机器学习中的重要性
在做任何工作之前清理干净是很重要的;同样，在分析任何表单之前，数据清理是很重要的。在机器学习(ML)中，数据清洗是必不可少的，因为你不会在糟糕的数据中找到好的结果。
每个企业都有大量的数据，所有这些数据都不准确或组织不好。对于机器学习来说，数据必须是清晰的，这样模型才会有准确性。
每个数据集都是一个管道，通常以小组的形式收集，并在放入模型之前混合。海量数据的组合，会产生重复和不需要的数据形成;稍后，在此基础上，必须删除该数据。
大多数情况下，在收集数据集时，您会发现不正确的、糟糕的数据。这通常会导致数据的不正确表示，并可能做出错误的决定。
在机器学习中，数据清理是至关重要的;你不能忽视它，否则在做决定时就会有问题。
以下是一些好处
- 更令人满意的决策
- 增加收入
- 节省时间
- 提高生产率
- 简化业务实践
数据清理的最佳实践
在开始任何活动之前，都必须有一个适当的计划以使其成功。同样，在清理数据时，识别错误并找到解决方案应该是计划。使企业无差错是必不可少的，正如使用数据清洗服务会很容易发现错误。
删除重复或不相关的数据
在作为数据帧处理的数据中，必须经常过滤掉跨列和行的重复数据。
重复可能是由于受访者多次完成调查，或者由于调查中有许多关于同一主题的字段，这导致许多成员提供相同的结果。
填写缺失的值
找到并补全缺失的值是纠正数据集中错误的第一步。你可能拥有的大部分知识都是可以分类的。
你可能拥有的大部分知识都是可以分类的。
如果您的数据是数字，您可以使用平均值和中位数来纠正错误。您还可以根据各种因素计算平均值，包括年龄、地理位置等。
修复错误
由于有如此庞大的人口，通过调查收集的数据经常包含语法和语法错误。简单的语法错误，如日期、生日和年龄，可以很容易地修复;然而，这对提高拼写至关重要，需要更多的时间来修复。
为了从数据中删除错别字、语法和拼写错误以及其他不准确的地方，必须使用算法和程序来发现和纠正这些问题。
减少数据
尽量减少数据是一个很好的选择，而不是处理巨大的数据。您可以使用更小的数据集提供更准确的结果。为了最小化您填充的数据集，可以找到许多方法。
对所有数据记录进行抽样，并从中选择相关的子集。记录抽样是一种管理数据的技术。除此之外，属性测试也是一种选择。选择要包含在属性测试中的数据集中最重要属性的一部分。
验证数据的准确性
为了确保所分析的数据尽可能正确，需要通过在数据帧的列内部进行交叉检查来验证数据的准确性。然而，验证数据的准确性很难评估，而且只有在已知数据预定义理解的特定情况下才可行。
总结
每个机器学习函数都必须完成数据清洗的过程。大多数机器学习计划都把时间花在清理数据上。我们已经讨论了几个关键点;还有许多其他方法可以清理数据集，使它们对机器学习无错误。要使数据无错误，您需要一个数据清理专家和一个机器学习工程师在机器学习算法中利用数据。
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