Temizlemeden önce bak
read_file ve Shell, herhangi bir kural yazılmadan önce her sütundaki gerçek değerleri gösterir. Tuhaf değerler tam orada saklanır.
Makine öğrenmesinde veri temizleme, yazılı kurallara iner: hangi değerler düzeltilecek, hangi satırlar atılacak ve hangi boşluklar işaretlenecek. Fredit Flow bu kuralları bir Python betiğine çevirir, çalıştırır, yeni bir dosya kaydeder ve diff gösterir. Her adımı sen incelersin.
read_file ve Shell, herhangi bir kural yazılmadan önce her sütundaki gerçek değerleri gösterir. Tuhaf değerler tam orada saklanır.
write_file bir Python temizleme betiği kaydeder; böylece bir sonraki dışa aktarım yeni elle düzenlemeler yerine aynı kuralları alır.
edit_file bir betiği değiştirir ve diff gösterir; Ask first modunda düzenlemeyi uygulanmadan önce kabul eder ya da reddedersin.
Herhangi bir ölçekleme ya da medyanla doldurma uydurmadan önce veriyi eğitim ve test parçalarına böl, ardından eğitim parçasında hesapladığını test parçasına uygula. İstatistikler yalnızca eğitimden gelir.
./ratings.csvörnek okundu,, ./ratings.csv6 eşleşme./prepare.pykaydedildiyour Python command prepare.pyçıkış kodu 0./train_clean.csvboşluklar dolduruldu./test_clean.csvboşluklar doldurulduMakine öğrenmesinde veri ön işleme, temizlemenin ardından kategorileri kodlama ve sayıları ölçekleme gibi adımlar ekler ve her istatistik yalnızca eğitim parçasından gelmelidir. Diyelim ratings.csv içindeki eksik yaşları bir medyanla doldurmak istiyorsun. Fredit Flow boş alanlı satırları bulmak için grep, prepare.py dosyasını kaydetmek için write_file, senin kendi Python komutunla çalıştırmak için Shell kullanır. Betik train_clean.csv ve test_clean.csv dosyalarını yazar; medyan eğitim satırlarında hesaplanır, sonra test satırlarına uygulanır. ratings.csv dosyana dokunulmaz. Ask first modunda kart yazmadan önce durur; diff’i okur, betiğin yazdırdığı satır sayılarını karşılaştırır ve her yeni dosyada 5 satırı örnekleyerek kontrol edersin. Dağınık gerçek dünya verisini temizleyen bir boru hattı bu tek betikle başlayabilir.
Negatif yaş ya da negatif fiyat gibi imkânsız değerler büyük dosyalarda saklanır. ML için veri temizlemeye vaktinin çoğunu harcıyorsan her kuralı bir kez yaz ve betiğin uygulamasına izin ver. Eksik değerleri, yinelenenleri ve aykırı değerleri ele almak, betik çalışmadan önce yazılmış ayrı bir kural gerektirir. Fredit Flow sütun adlarını read_file ile kontrol eder, betiğe aralık denetimi eklemek için edit_file kullanır ve Shell ile çalıştırarak çıkış kodunu ve aralık dışındaki satırların sayısını bildirir. Başarısız olan satırlar bir inceleme dosyasına gider. Hiçbir şey silinmez. Plan only modu bu denetimleri önce listeler. Bir kuralı değiştirmeden önce inceleme dosyasını satır satır oku.
Fredit Flow barındırılan bir hizmet ya da başka yazılımlar için bir eklenti değildir. Yalnızca kendi dosyaların, bilgisayarın ve kullanma yetkin olan sunucular için tasarlanmıştır; bu yüzden çalışmayı sana ait olan ya da işleme hakkına sahip olduğun verilerle sınırla. Sonuçları sen incelersin. Burada hiçbir şey kodun ya da temizleme kurallarının doğru olacağını vaat etmez.