Feature-Engineering

Подготовка данных для машинного обучения. Работа с выбросами, отсутствующими значениями и категориальными признаками.

Этот проект посвящён подготовке данных, с акцентом на обработку выбросов, отсутствующих значений и категориальных признаков. Нашей основной целью является создание чистых и удобных для анализа наборов данных, которые могут быть эффективно использованы в алгоритмах машинного обучения.

📌 Цели Проекта

1. Обработка Выбросов: Идентификация и обработка выбросов для улучшения модели.

2. Заполнение Пропущенных Значений: Применение различных стратегий для работы с отсутствующими данными, таких как среднее, мода, медиана и использование моделирования.

3. Обработка Категориальных Признаков: Преобразование категориальных данных в числовой формат с использованием таких методов, как кодирование one hot и label encoding.

🛠️ Инструменты и Технологии

• Язык программирования: Python
• Библиотеки:
  • pandas: для манипуляции и очистки данных
  • numpy: для численных вычислений
  • scikit-learn: для предобработки данных
  • matplotlib и seaborn: для визуализации данных

📊 Методы и Подходы

• Обработка Выбросов:

  • Использование методов межквартильного размаха (IQR).

• Заполнение, Удаление Пропущенных Значений:

  • Выбор стратегии заполнения на основе анализа данных.

• Обработка Категориальных Признаков:

  • Применение различных методов кодирования категориальных данных.

📝 Заключение

Подготовка данных — критически важный этап процесса машинного обучения.