Aykırı değerler ve eksik değerler: verileri eğitimden önce düzenlemek
Kısaca: Modeller eğitilmeden önce eksik değerler ele alınmalı ve aykırı değerler incelenmelidir; aksi halde ortalamaları ve sonuçları çarpıtırlar.
Biraz daha ayrıntılı: Gerçek veriler eksiktir ve hata ile uç değer içerir. Bunlarla nasıl başa çıktığınız, sonuçlara çoğu kez model seçiminden daha çok karar verir. Amaç verileri “güzelleştirmek” değil, gerekçeli kararlar vermektir.
Ayrıntılı
Eksik değerler
Önce sorun: değer neden…
Ayrıca bak: pandas ile veri temizleme, pandas, Yanlılık, adalet ve veri kalitesi