כתיבה של נתוני אימות תוך התחשבות באיך הנתונים צריכים להיראות
בדיקות כדי לאמת את הציפיות האלה. מוצרים לדוגמה:
הערך המוחלט של קו הרוחב לא יכול לחרוג מ-90. אפשר לכתוב
לבדוק אם מופיע בנתונים ערך של קו רוחב שגדול מ-90.
אם הנתונים שלך מוגבלים למדינת פלורידה, אפשר לכתוב בדיקות
כדי לבדוק שקווי הרוחב הם בין 24 ל-31, כולל.
הצגה ויזואלית של הנתונים באמצעות תרשים פיזור והיסטוגרמות. חיפוש של
חריגות.
איסוף נתונים סטטיסטיים לא רק לגבי כל מערך הנתונים, אלא גם לגבי קבוצות משנה קטנות יותר של מערך הנתונים. הסיבה לכך היא שלפעמים נתונים סטטיסטיים מצטברים מסתירים בעיות בחלקים קטנים יותר של מערך נתונים.
מתעדים את כל הטרנספורמציות של הנתונים.
הנתונים הם המשאב החשוב ביותר שלכם, לכן חשוב לטפל בהם בזהירות.
[[["התוכן קל להבנה","easyToUnderstand","thumb-up"],["התוכן עזר לי לפתור בעיה","solvedMyProblem","thumb-up"],["סיבה אחרת","otherUp","thumb-up"]],[["חסרים לי מידע או פרטים","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["התוכן מורכב מדי או עם יותר מדי שלבים","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["התוכן לא עדכני","outOfDate","thumb-down"],["בעיה בתרגום","translationIssue","thumb-down"],["בעיה בדוגמאות/בקוד","samplesCodeIssue","thumb-down"],["סיבה אחרת","otherDown","thumb-down"]],["עדכון אחרון: 2024-11-10 (שעון UTC)."],[[["A machine learning model's predictive ability is directly dependent on the quality of data it's trained on."],["Numerical features often benefit from normalization or binning to improve model performance."],["Data validation through verification tests and visualizations is crucial for identifying and addressing potential issues."],["Understanding data distribution through statistics on both the entire dataset and its subsets is essential for identifying hidden problems."],["Maintaining thorough documentation of all data transformations ensures reproducibility and facilitates model understanding."]]],[]]
