Akurasi model Anda mungkin bukan metrik terbaik untuk dilihat karena dan saya akan menggunakan contoh untuk menjelaskan alasannya.

Pertama, Anda ingin mempertimbangkan kembali metrik yang akan Anda gunakan untuk mengevaluasi model Anda.

T: Bagaimana cara menangani klasifikasi biner yang tidak seimbang?Īda beberapa cara untuk menangani klasifikasi biner tidak seimbang (dengan asumsi Anda ingin mengidentifikasi kelas minoritas):

Hal lain termasuk: menghapus data yang tidak relevan, menghapus duplikat, dan jenis konversi.

Menangani nilai null: Ada beberapa cara untuk menangani nilai null termasuk menghapus baris dengan nilai null sama sekali, mengganti nilai null dengan mean / median / mode, mengganti nilai null dengan kategori baru (misalnya tidak diketahui), memprediksi nilai, atau menggunakan model pembelajaran mesin yang dapat menangani nilai nol.

Standardisasi atau normalisasi : Bergantung pada kumpulan data yang Anda kerjakan dan metode pembelajaran mesin yang Anda putuskan untuk digunakan, mungkin berguna untuk menstandarkan atau menormalkan data Anda sehingga skala yang berbeda dari variabel yang berbeda tidak berdampak negatif pada performa model Anda.

unique () atau dengan menggunakan grafik batang.

Anda dapat memeriksa kesalahan ketik dengan menggunakan.

Galat sintaks : Ini termasuk memastikan tidak ada spasi kosong, memastikan kapitalisasi huruf konsisten, dan memeriksa kesalahan ketik.Visualisasi data: Terkadang, berguna untuk memvisualisasikan data Anda dengan histogram, diagram kotak, dan diagram sebar untuk lebih memahami hubungan antar variabel dan juga untuk mengidentifikasi pencilan potensial.shape dan deskripsi variabel numerik Anda dengan. Lebih khusus lagi, Anda dapat melihat bentuk kumpulan data dengan.

Pembuatan profil data: Hampir semua orang memulai dengan memahami kumpulan data mereka.

Beberapa langkah paling umum tercantum di bawah ini: T: Apa saja langkah-langkah untuk perselisihan data dan pembersihan data sebelum menerapkan algoritme pembelajaran mesin?Īda banyak langkah yang dapat diambil saat perselisihan data dan pembersihan data.

Statistik, Probabilitas, dan Matematika.

Query Wawancara bekerja untuk membuat Anda pandai dalam wawancara secepat mungkin. Jika Anda tertarik untuk mempelajari cara menyelesaikan pertanyaan wawancara sains data, coba kueri Wawancara dan dapatkan solusi mendalam setiap minggu. Saya harap ini berguna bagi Anda dan semoga sukses dalam upaya ilmu data Anda!

Pikirkan ini sebagai buku kerja atau kursus kilat yang diisi dengan ratusan pertanyaan wawancara sains data yang dapat Anda gunakan untuk mengasah pengetahuan Anda dan untuk mengidentifikasi celah yang kemudian dapat Anda isi setelahnya. Tetapi jangan terintimidasi oleh panjangnya - saya telah memecahnya menjadi empat bagian (pembelajaran mesin, statistik, SQL, lain-lain) sehingga Anda dapat melalui ini sedikit demi sedikit.

Contoh soal statistik probabilitas